深度学习环境搭建(pycharm+yolov5)

发布于:2025-06-15 ⋅ 阅读:(13) ⋅ 点赞:(0)

B站  :道传科技上位机   观看教

一、pycharm的安装

pycharm windows版本下载地址:Download PyCharm: The Python IDE for data science and web development by JetBrains
下载社区版本(日常学习使用够用了),专业版是收费的哦(功能更强大)

二、Python的安装

1-1 首先打开www.python.org (这个是python官网)下载配置环境。点击上方 downloads

1-2 根据系统选择python环境下载

三、PYQT5的安装

在终端里面输入

  1. pip install PyQt5

  2. pip install PyQt5-tools

如果安装完成之后没有 designer.exe  

需要在终端输入 pip install PyQt5Designer

"名称": 这里可以自定义的
"程序":选择的是 "pyuic5.exe" 的安装目录
"实参":$FileDir$\$FileName$
"工作目录": 根据实际情况配置,这里我直接使用的是 宏 $FileDir$

四、CUDA的安装

1. 查看显卡型号与驱动版本(Driver Version)
①打开终端(win+R输入cmd),输入

nvidia-smi

2、

大家要了解的是:

1)驱动版本决定了CUDA版本,驱动版本越高,则可安装的CUDA版本越高

2)CUDA向下兼容,我这里是输出的CUDA版本为12.1,并不是意味着我的电脑只能安装12.1版本的CUDA,而是可以安装12.1及以下任何版本的CUDA

2. 下载CUDA

①Org Download WEB:

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

我选择的12.1.0

五、torch 和torchvison 的安装

具体的安装步骤如下:

1) pytorch 官网下载:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

打开上面链接,界面如下,以下包含torch、torchvison、torchaudio 等相关包的各个版本,其中每个数字代表的含义入下图:

找到自己想要下载的版本,点击即可下载。
注意:cuda的版本、python的版本、以及windows/linux 这些必须对应好,否则即便安装上,也不能调用cuda。

我们需要下载 torch 和 torchvision 两个关键包,torchaudio是通音频相关的包,不搞音频的话,可以不用安装。

2)下载完成后,得到的是 whl文件, 然后打开文件所在文件夹,在路径下输入cmd,打开 命令提示符, 输入 pip install xxx.whl 进行安装,先安装 torch包、再安装 torchvision包。

六、yolov5的下载

1、.github上下载yolo包
https://github.com/ultralytics/yolov5

2、顺利进入环境后,在终端输入以下代码安装依赖:

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#这里使用清华源镜像下载,速度更快

然后输入

python train.py

等待一会,这里根据电脑性能,运行速度有快慢之分。 

如果出现以下类似代码,则恭喜你,代码已经跑通了

2、安装labelimg,进行打标签

在cmd终端中,运行下面代码

pip install labelimg

等待下载完成,输入labelimg,即可 运行