安装PyTorch及环境配置(应用于Python上的YOLO)

这个基本都是Bilibili网站里面叫“小手丫子”up的视频教程，此前自己需要装了好几次又卸载了好几次，现在根据视频教学整理出来自己所理解的文档。

注意事项

1.安装的pycharm版本和anaconda版本无要求。

2.运行pycharm尽量以管理员身份运行。

3.Cuda是独立的，与显卡驱动无关，与GeForce Experience版本无关。

尽量不要安装Cuda11.8以上版本，用不了TRT。

4.cuda卸载，有关NV的，只保留GFE、图形驱动和Physx,其他的都可以卸载。

安装步骤

安装包链接放在文章最后。

1.安装pycharm

右键点击pycharm的应用程序文件管理员身份打开，开始安装。本文下载链接安装过程中，勾选左边前三个选项，安装完成之后，点击Crack文件的最后一个激活文件，弹框选择确定，等待激活完成。

2.安装anaconda(一定不要装在机械硬盘)。

右键点击Anaconda3的应用程序文件管理员身份打开，开始安装。这个过程如果安装包正常，一般比较顺利也挺快的，如果有安装过程卡顿过久的问题可以参考：

http://t.csdnimg.cn/chprJ

3.安装cuda

右键点击cuda_11.6的应用程序文件管理员身份打开，开始安装。CUDAsetup产生的路径为临时文件夹，安装完成会自动删除，可以不用修改。

NVIDIA CUDA安装时，选择自定义安装选项，除了cuda本体组件需要勾选，其他取消勾选。

选择安装位置时，需要记住安装路径，下面需要用到该安装路径。

把cudnn解压后的四个文件复制到cuda的安装路径。

Cuda安装结束。

4.配置环境变量

设置>系统>关于>高级系统设置>环境变量>系统变量>Path>新建；

把cuda安装路径的五个路径：

CUDA\v11.6\bin

CUDA\v11.6\libnvvp

CUDA\v11.6\lib

CUDA\v11.6\include

CUDA\v11.6\extras\CUPTI\lib64

添加进去，确定。

5.把存有一系列终端指令的.txt和.whl文件放到指定路径

把网盘下载的4个文件：Requirements.txt和torch开头的3个.WHL文件

粘贴到电脑用户的”用户名”文件夹下。路径在C：\用户\用户名\，下面终端安装直接从该路径选择修改文件配置。

6.安装PyTorch

点击电脑左侧的win, 最近添加，打开Anaconda Prompt(Anaconda3)的cmd。

(1)先创建一个虚拟环境，在(base) C的用户文件夹下输入命令

conda create –name pytorch python=3.8.15

虚拟环境名字pytorch可根据自己需求修改。

Python建议使用3.8版本，3.8以上版本可能会有问题。

虚拟环境安装好的路径可能会在

users\name\.conda\envs\pytorch

或者C：\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch

(2)切换到创建好的虚拟环境pytorch(创建好环境之后进入虚拟环境也可以Win+R进入终端), 输入

conda activate pytorch

在pytorch下，要保证之前4个文件已经复制到用户名文件夹下，输入

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.mirrors.ustc.cdu.cn/simple

安装这个txt文件里面的一些依赖包，使用国内源安装，速度很快。

如果出现报错：

ERROR:Could not find a version that satisfies the requirement absl-py==1.3.0 (from versions: none)

ERROR: No matching distribution found for absl-py==1.3.0

可以先在把pytorch的虚拟环境关闭，打开Anaconda Prompt的终端，pip list查看是否有pip，没有则安装，有则需要升级，输入：

pip install –upgrade pip

再切换进去创建的python虚拟环境，继续输入上面的指令安装txt文件里面的一些依赖包。

未报错则直接安装，完成后安装pytorch，输入

pip install torch-1.13.1+cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl

完成后，再输入

pip install torchaudio-0.13.1+cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl

完成后，再输入

pip install torchvision-0.14.1+cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl

都安装完成后，输入

pip list

检查安装版本是否都在。

(3)确认全部安装完成之后，就可以把用户名文件夹下之前复制过来的4个文件(一个txt和三个whl文件)删除。

(4)把yolo源码放入一个文件夹，右键使用Pycharm打开项目。

(5)在pycharm界面添加python解释器，

右下角解释器设置>python解释器>点击右边下箭头>全部显示>点击”+”>现有环境>选择刚才创建的虚拟环境路径

C:\User\name\conda\envs\pytorch\python.exe

确定。

此时YOLOv5就可以在运行起来了。

各个安装包下载链接

pychram2022链接：https://pan.baidu.com/s/1IsPUFG_-HPbo6Jh77-ilgg

python3.8.0链接：https://pan.baidu.com/s/1KmPYoF3h80EB56r0oqD2iw

Anaconda3_2023链接：https://pan.baidu.com/s/1iDyqFli9slb81PiRu5MsfQ

cuda_11.6链接：https://pan.baidu.com/s/1HkD0ML43Poz4GZ5M_nBDpQ

安装pytorch的依赖包指令文件链接：https://pan.baidu.com/s/10Yw5mf2AA1lrfpyQHx9DEA

YOLOv5_7.0源码文件链接：https://pan.baidu.com/s/1ph3QRq5fhlp28XN_fwhNRA

提取码：lt24

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