3060环境配置yolov5

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在此整理记录3060配置YOLOv5环境安装过程：

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安装过程太复杂，记录一下，本文章自用，也给大家参考一下
首先就是python和anaconda的安装，不过多赘述，可以按照以下教程来
pycharm安装，我选择的是3.9
anaconda安装
anaconda配置环境

创建环境：
yolov5版本有很多，确定好要用版本的python版本要求，不然后面txt文件要求库的版本没有，装库装不上

conda create -n 环境名 python=3.9

激活环境：

activate 环境名

接下来就是cuda和安装
显卡3060只支持cuda11.1以上版本，链接：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuda 11.5，默认路径安装即可，好记（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA）
下载cuDNN；需注册https://developer.nvidia.com/cudnn
下载的压缩包解压，将其中的三个文件复制到cuda所在路径的文件（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA）中，

下载pytorch和Torchvision（使用whl安装）：
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html


cu表示是GPU版本 / cpu表示是电脑不带显卡的，用cpu进行训练的
cu115代表cuda11.5版本
cp39表示python=3.9版本
win表示windows系统
分别选择对应的，下载Torch和Torchvision的whl文件
进入环境后，进入到这两个目录，使用代码分别安装
进目录 *** 作（参考）

pip install .\文件名.whl（文件名建议复制）

使用以下代码进行验证：

python
import torch （看蹦不蹦bug）
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

看返不返回true

然后就是在安装必备的工具和库了

pip install pycocotools-windows
pip install -r requirements.txt
pip install pyqt5

遇到的问题

①检测过程中出现错误：盗一下图别人的图，感谢博主：XuanX轩

根据报错的upsampling.py目录，找到它，并打开它，然后编辑：注释掉两行，并加一行，看图

②训练过程中报错，页面文件太小，参考回答
OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成 *** 作。 Error loading "D:\Anaco
1.修改yolov5代码，修改文件在 yolov5\utils\datasets.py
修改参数 num_workers为0，修改最大工作核心数
这样基本可以解决

2。修改虚拟内存 右键我的电脑，属性进入这个界面


第一步：接下来如果：自动管理所有驱动器的分页文件大小，上面有对号的取消对号，如果取消了那么直接进行第二步

第二步：点击自定义大小后，修改初始大小和最大值，我的硬盘是1T的，我就写了一半,为了方便我就直接写500000了。

第三步：这一步比较关键，点击设置，我之前没有点击设置导致我一直没有修改成功。

第四步：然后直接点击确认重启就OK了

如果以上方法还是报错的话，在训练模型的时候将 --batch-size调小一点，我之前设置为64，我改到16就可以训练啦

手机摄像头实时监测

首先手机端下载了一个ip摄像头软件，手机跟电脑连同一网络，app开启功能后，将网址复制到detect.py文件里面的source路径中就可以了，网址/video。

参考：
https://blog.csdn.net/A1729901831/article/details/123782788
https://blog.csdn.net/zZwx123/article/details/124083882