vm虚拟机配置yolov5环境（Ubuntu 18.04）
前言承接上回，我们终于把这个界面设计好啦，终于要开始将我们的yolov5放在我们的这个小程序里啦
任务要求——（安装yolov5的环境）
将现在的环境备份一遍安装yolov5的环境运行yolov5
我们开始我们这一章的任务吧
第一步 备份环境和文件我们首先把我们的虚拟环境备份一下
打开anaconda
#输入下面命令 anaconda-navigator
然后就是克隆一份环境
然后我们也把我们的代码文件也备份一遍，防止出大问题
那么就这样我们的备份已经完成
第二步 安装yolo环境 下载yolov5首先呢，我们先去官网下载我们的yolov5，这里我实在github上下载的，如果没办法访问github，可以到国内的gitee上去下载yolov5
然后解压，拖到我们虚拟机里面
然后用vscode打开，是这个样子的
安装pytorch环境我查了查虚拟机如何调用显卡性能的博客，看看太麻烦了，我们先试试安装CPU版本的吧（到时候实在不行在连接GPU）
进入官网，找到适合我们自己的（下图就是适合我的）
然后就是黏贴下面的命令执行（先激活我们要用的环境）
诶这次还挺快就结束了
VScode 配置新的环境应为我们要执行新的yolov5文件，所以我们又要调一下python解释器，（按 shift+alt+P）
还是使用的这个环境
我们继续安装这个文件运行时需要的包（看它的requirements.txt文件）
我们这次在vscode终端安装（注意路径哦，否则可能会找不到这个文件）
还是先激活环境，然后再安装（这边就需要等待一些时间了）
conda activate yolo pip install -r requirements.txt
说一句
因为我们安装的是CPU版本，就不需要看cuda的版本啥的，应该是比较容易安装的。我这里是没有出现任何问题哈，如果是GPU版本，可能就会出现大大小小的问题。这个就只能靠大家自己了
运行文件我们找到该项目的detect.py文件，然后右击运行，第一次，他会去github去下载好预训练模型（需要科学上网），所以我们可以自己先去下载好。（我的本机是可以科学上网的，所以嘻嘻）
这是是报错的时候，看到的下载链接，可以先自己下载试一下（实在不行，百度搜一下yolov5s.pt 看看能不能下载到，也可以在gitee上找以下）我到时候也会把这个文件上传到csdn上的。
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.pt
在这里我已经下载好了
然后把它放到项目里面
这时候我们在回去运行一遍
然后就成功啦，用于演示的文件，会放在这个显示的路径里面。
我们打开看一下
总结一下这里一章节，因为这个yolo的环境装过了好几遍了，所以就没踩到很多坑（也可能是因为我就装了CPU的版本吧）。可能大家会碰到一些奇奇怪怪的坑。如果碰到了，那就把这个虚拟环境删掉，然后用我们备份的虚拟环境。再来一遍，诶嘿。我相信大家都会成功的(* ▽ *)
用时：一个上午不到
那么这一节我们就完成啦。下面就是要开始嵌入程序啦，目前算是毫无头绪。不过问题不大
