windows使用YOLOV5训练模型——搭建编译环境
1：安装Nvidia显卡驱动、cuda和cuDNN
1.1下载安装Navida显卡驱动
NAVIDIA驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx
下载完成后，在CMD中输入 nvidia-smi 验证是否安装成功
如果有错误
2：下载CUDA（本人下载12.2版本）
CUDA下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
3：下载CUDNN
cudnn下载地址（注意cuda版本）：https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive
4：安装CUDA
4.1运行cuda，建议使用默认路径
4.2：安装完成后设置环境变量
计算机属性 -> 系统 -> 系统信息 -> 高级系统设置 -> 系统 的环境变量中可以看到多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V12_2两个环境变量
接下来在系统中添加已下几个环境变量
cuda默认安装路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2
CUDA_SDK_PATH:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2
CUDA_LIB_PATH:%CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_ATH:%CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH:%CUDA_SDK_PATH%\bin\win64（12.2版本不存在该文件）
CUDA_SDK_LIB_PATH:%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64（12.2版本不存在该文件）
5：安装CUDNN
将cuCNN解压，将bin、include、lib文件复制到cuda中（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2）
6：cuda安装测试
打开cmd输入：>nvcc --version
即可看到cuda信息
7：安装anaconda
anaconda下载地址：https://www.anaconda.com/download/
Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe 下载
链接：https://pan.baidu.com/s/1YfzwXMyJ_tT8ti0KcspzEg
提取码：8888
创建Python环境名YOLOv5 python版本3.10
conda添加豆瓣源：conda config --add channels http://pypi.douban.com/simple/
conda添加阿里源：conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
conda添加清华源： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda添加中科源： conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
添加后使用命令： conda config --show channels 查看源是否添加成功
8：安装yolov5环境
进入环境yolov5，通过命令安装环境
pip install -r requirements.txt
9：下载预训练权重文件
yolov5-6.2 权重文件链接：https://pan.baidu.com/s/1D7Cf98WHEMQJFOjuQJL0lQ
提取码：8888
项目中新建weights文件夹用于存放权重文件
9：执行测试代码
权重文件下载地址： https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v6.2
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2yolov5n.pt
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/yolov5s.pt
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2lov5m.pt
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/yolov5l.pt
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/yolov5x.pt
指定权重文件、设置置信度
python D:\projects\yolov5-6.2\detect.py --weights D:\projects\yolov5-6.2\weights\yolov5s.pt --conf 0.4
识别后的图片会存储在D:\projects\yolov5-6.2\runs\detect 文件夹下
