（补档）（自用留存）(有问题欢迎互相交流)一、安装Anaconda官网链接（默认新版）：Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform官网老版本：Indexof/(anaconda.com)老版本同时显示对应Python版本：Oldpackagelists—Anacondadocumentation国内镜像：Indexof/anaconda/archive/|北京外国语大学开源软件镜像站|BFSUOpenSourceMirror纯点next，记得勾选“”选择PATH加入路径“” 安装完，点开开始菜单，打开AnacondaPrompt，有显示b
（补档）（自用留存）(有问题欢迎互相交流)一、安装Anaconda官网链接（默认新版）：Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform官网老版本：Indexof/(anaconda.com)老版本同时显示对应Python版本：Oldpackagelists—Anacondadocumentation国内镜像：Indexof/anaconda/archive/|北京外国语大学开源软件镜像站|BFSUOpenSourceMirror纯点next，记得勾选“”选择PATH加入路径“” 安装完，点开开始菜单，打开AnacondaPrompt，有显示b
目录一、Anaconda简介二、Anaconda安装2.1Anaconda下载2.2Anaconda安装2.3配置环境变量三、通过conda配置python环境3.1创建并激活虚拟环境3.2管理虚拟环境一、Anaconda简介Anaconda是专门为了方便使用Python进行数据科学研究而建立的一组软件包，涵盖了数据科学领域常见的Python库，并且自带了专门用来解决软件环境依赖问题的conda包管理系统。主要是提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment
目录一、Anaconda简介二、Anaconda安装2.1Anaconda下载2.2Anaconda安装2.3配置环境变量三、通过conda配置python环境3.1创建并激活虚拟环境3.2管理虚拟环境一、Anaconda简介Anaconda是专门为了方便使用Python进行数据科学研究而建立的一组软件包，涵盖了数据科学领域常见的Python库，并且自带了专门用来解决软件环境依赖问题的conda包管理系统。主要是提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment
目录一、conda命令二、condainfo三、condacreate四、condainstall五、condaremove六、condalist七、condasearch八、condaupdate九、condaconfig一、conda命令conda命令可以用来：创建新的conda环境。在现有的conda环境中安装/升级包。查询/搜索Anaconda包的索引和当前Anaconda的安装。Tip:我们可以将前面带有两个短线（--）的常用命令进行缩写（并不是所有的都可以缩写），方法是取一个短线和选项的首字母。例如--name可以缩写成-n，--envs可以缩写成-e。使用conda-V以查看当前
目录一、conda命令二、condainfo三、condacreate四、condainstall五、condaremove六、condalist七、condasearch八、condaupdate九、condaconfig一、conda命令conda命令可以用来：创建新的conda环境。在现有的conda环境中安装/升级包。查询/搜索Anaconda包的索引和当前Anaconda的安装。Tip:我们可以将前面带有两个短线（--）的常用命令进行缩写（并不是所有的都可以缩写），方法是取一个短线和选项的首字母。例如--name可以缩写成-n，--envs可以缩写成-e。使用conda-V以查看当前
文章参考于芒果大神，在自己的数据集上跑了一下，改了一些出现的错误。一、配置yolov5_swin_transfomrer.yaml#Parametersnc:10#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50#layerchannelmultipleanchors:-[10,13,16,30,33,23]#P3/8-[30,61,62,45,59,119]#P4/16-[116,90,156,198,373,326]#P5/32#YOLOv5v6.0backbonebyyoloairbackbo
文章参考于芒果大神，在自己的数据集上跑了一下，改了一些出现的错误。一、配置yolov5_swin_transfomrer.yaml#Parametersnc:10#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50#layerchannelmultipleanchors:-[10,13,16,30,33,23]#P3/8-[30,61,62,45,59,119]#P4/16-[116,90,156,198,373,326]#P5/32#YOLOv5v6.0backbonebyyoloairbackbo
Conda虚拟环境创建1.为什么要创建虚拟环境2.开始搭建虚拟环境第一步：创建虚拟环境第二步：切换进入虚拟环境2.1安装python的各种模块1.为什么要创建虚拟环境我们在做开发时可能会同时开发多个项目，这些项目可能会依赖于不同的python环境，比如有的用到3.6有的用到3.7，这时我们创建不同版本的python，放到虚拟环境中给不同的项目分别提供其所需要的版本，这样可以将各项目所用的环境隔离开不会相互影响。就算多个项目使用同一个版本的python，这时候还是需要创建conda虚拟环境的，比如一个项目用Pytorch开发，一个项目用TensorFlow开发，不同框架对python包依赖，对底
Conda虚拟环境创建1.为什么要创建虚拟环境2.开始搭建虚拟环境第一步：创建虚拟环境第二步：切换进入虚拟环境2.1安装python的各种模块1.为什么要创建虚拟环境我们在做开发时可能会同时开发多个项目，这些项目可能会依赖于不同的python环境，比如有的用到3.6有的用到3.7，这时我们创建不同版本的python，放到虚拟环境中给不同的项目分别提供其所需要的版本，这样可以将各项目所用的环境隔离开不会相互影响。就算多个项目使用同一个版本的python，这时候还是需要创建conda虚拟环境的，比如一个项目用Pytorch开发，一个项目用TensorFlow开发，不同框架对python包依赖，对底
