1.本文简介
最近在研究YOLO V5的用法，借此机会整理一下，希望对大家有参考。
此文对YOLO V5性能不多做介绍，由于网上许多教程都略微有些繁杂，因此本文旨在展示 最简单 的 【搭建方法】和【用法】，供0基础的初学者也能上手。下面将直接进入正题。
【使用篇】已更新：Win10 超详细 0基础 用YOLO V5训练自己数据集【使用篇】
2.环境搭建
2.1.需安装列表
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「必要项」
1.支持cuda的Nvidia显卡（显存越大越好）
2.python 3.8以上(推荐anaconda)
3.Cuda 10.2
4.pytorch
5.YOLO v5源码
「可选项」
1.opencv(推荐)
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2.2.安装操作
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2.2.1.python安装
这里使用anaconda，安装anaconda会附带最新的Python版本以及一些常用库文件和工具
使用百度等引擎搜索anaconda或者 从https://www.anaconda.com/products/individual官网下载个人版本
安装好anaconda后，还需要安装两个常用工具。点选
此时，点选下图【CMD.exe Prompt】
分别输入以下两条指令回车，将【Git】和【pip】两个工具装好。
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conda install git
conda install pip
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2.2.2.Cuda 10.2
Cuda是Nvidia（显卡品牌）提供的 用于显卡加速计算的 接口和工具。
由于pytorch其目前只支持cuda10.2版本，所以请不要下载Nvidia最新版的cuda11
附上cuda10.2官网链接
根据操作系统选择对应项目，此文为Win10环境，选项如下，点【download】下载然后安装即可
2.2.3.Pytorch
官网链接https://pytorch.org/get-started/locally/
根据操作系统选择对应选项（如下图），可以看到下面有一行指令 【conda xxx】
这时，打开第一步装好的【anaconda navigator】,然后选择【CMD.exe Prompt】
在控制台中，粘贴指令（如下图）【回车】，便装好了Pytorch
2.2.4.opencv
打开【anaconda navigator】，点选下图所示【Enviroments】，然后点击【Update index】更新可下载库文件的清单
将下拉单选成【ALL】，然后搜索【opencv】，把搜索出来的opencv装好，便完成了安装。
2.2.5.下载YOLO v5
下载YOLO v5之前，先给YOLO v5项目单独创建环境，为方便之后项目管理。
打开【anaconda navigator】→【CMD.exe Prompt】
依次执行以下指令（指令最右侧的文字和斜杠不需要复制）
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conda create -n yolov5 python=3.8 //创建名为【yolov5】的python3.8环境，并通过
conda activate yolov5 //通过activate激活环境
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git //下载yolo v5项目
cd yolov5 //将当前路径切换至 yolo v5目录
pip install -U -r requirements.txt //根据作者创建好的txt，下载所需环境
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如果顺利，这里我们就完成了所有的搭建了！
#注意# 激活后括号内文字从 base 变成了 yolov5，之后每次使用yolov5时我们都要先用指令进行激活
以上便是关于环境搭建的全部内容，本人也还在摸索中，欢迎探讨
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4320183/blog/4613237