最近在学习yolo v5 分享一下学习经验
首先需要下载一个Anaconda来方便我们配置pytorch的环境
Anaconda直接百度就可以找到官网并且下载
可以进入Anaconda的官网查询你想下载的版本对应的是哪个安装包，主界面进入后直接点击下方的Get Additional Linstallers
点进来之后会进入如下界面
上面默认是最新版的Anaconda选择你对应的系统就能进行安装了
不过有的时候我们需要下载一些比较旧的版本的Anaconda， 在Anaconda的界面选择下面蓝框里的archive就会得到旧版本安装表的列表了
如果没有科学上网的话国内在Anaconda官网下载速度可能会很慢也容易出现下载失败等问题，这时候可以访问下面的国内源进行下载，下载完成后一直点确定就行了。
https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/首先从开始菜单打开NIVDIA的控制面板，如果没有的话需要到官网下载显卡驱动 ，具体可以参考这位老哥的博客
打开NV的控制面板后点击左下角的系统信息，然后选择组件
这一行就是显示当前你显卡能支持的“最高”（划重点）CUDA版本，像我的就是12.0.139
接下来就可以从NIVDIA的官网下载我们需要的CUDA（别无脑下载最新版本，有时候pytorch并没有支持到最新的CUDA）可以先访问Pytorch的官网看一眼
比如我现在其实已经能从官网上下载到12.0的CUDA了，但是Pytorch只有到11.7的版本所以请下载11.7版本的CUDA，官网如下：https://developer.nvidia.cn/cuda-toolkit-archive
如果安装CUDA报错了有可能是和visual studio冲突，CUDA安装选择自定义安装，关闭CUDA下的VSE（visual studio edition）选项
按下Win+R键输入cmd进入命令窗口输入下面的代码
nvcc -V出现如下窗口则表示安装成功了
接下来从开始菜单打开anaconda prompt，输入(后面的python=3.9表示的是建立的python环境，可自行选择版本)
conda create -n yolov5 python=3.9执行后会出现问你是否确定安装，输入y再回车即可。然后来激活我们创建的yolov5环境，输入如下代码来激活我们刚刚创建好的环境，后面的操作都要在这个环境里操作
conda activate yolov5 
后面的操作都需要保证前面的括号里显示的是我们创建的yolov5环境，不是就再输入一次上面的代码
接下来就要进行pytorch的安装了，这边推荐进行先下载离线包然后进行安装
进入这个网站：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
选择对应的pytorch版本
前面cu xxx是你的CUDA版本，像我是11.7的CUDA就选择cu117，前面没安装CUDA的选择cpu就好了，后面的cp则表示你的python版本，我们刚才创建yolov5的环境时使用的是python=3.9，这边我们就选择cp39的版本，然后选择后面是win的版本就好了，这边建议同时下载一下torchvision和torchaudio
下载完成后回到anaconda prompt输入：cd 你下载好的文件的地址
然后输入：pip install 下载的文件名（torchvision和torchaudio同理）
安装完成后在anaconda prompt输入python并回车激活python
输入如下代码
import torch
import torchvision没有报错即可
进入如下网站：https://github.com/ultralytics/yolov5
下载yolo并解压，然后打开anaconda prompt
cd到你下载yolo的目录
然后输入
pip install -r requirements.txt
对比较大的安装包可以自行百度离线安装包，参考pytorch进行离线安装即可
python库也可以使用pycharm来进行安装，打开pychram选择左上角的File，然后选择setting
确保上方的python解释器是我们创建的yolov5，然后点击解释器下方的加号
输入需要安装的python库名字进行安装就好了
具体可以参考这位博主的博客：https://blog.csdn.net/qq_44809707/article/details/122501118
安装完成后我们来新建一个基于我们刚才配置好的环境的项目
这边我们选择添加解释器
左侧选择conda环境，然后python版本选择你创建环境的版本，解释器下拉选择我们创建好的环境就可以了
注意创建的pycharm项目的位置需要在下载yolov5文件夹内
进入GitHub下载我们需要的权重文件
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases
滑倒最下方，这边我们选择的是yolov5s.py这个文件
将下载好的文件放入yolov5的文件夹内，然后用刚刚创建好的pycharm项目打开yolo文件夹内的detect.py
右键运行
可以看到程序已经成功运行了，运行结果保存在下方提示的文件夹内
我需要在客户计算机上运行Ruby应用程序。通常需要几天才能完成(复制大备份文件)。问题是如果启用sleep，它会中断应用程序。否则，计算机将持续运行数周，直到我下次访问为止。有什么方法可以防止执行期间休眠并让Windows在执行后休眠吗？欢迎任何疯狂的想法;-) 最佳答案 Here建议使用SetThreadExecutionStateWinAPI函数，使应用程序能够通知系统它正在使用中，从而防止系统在应用程序运行时进入休眠状态或关闭显示。像这样的东西:require'Win32API'ES_AWAYMODE_REQUIRED=0x0
我有一个在Linux服务器上运行的ruby脚本。它不使用rails或任何东西。它基本上是一个命令行ruby脚本，可以像这样传递参数:./ruby_script.rbarg1arg2如何将参数抽象到配置文件(例如yaml文件或其他文件)中？您能否举例说明如何做到这一点？提前谢谢你。 最佳答案 首先，您可以运行一个写入YAML配置文件的独立脚本:require"yaml"File.write("path_to_yaml_file",[arg1,arg2].to_yaml)然后，在您的应用中阅读它:require"yaml"arg
我已经在Sinatra上创建了应用程序，它代表了一个简单的API。我想在生产和开发上进行部署。我想在部署时选择，是开发还是生产，一些方法的逻辑应该改变，这取决于部署类型。是否有任何想法，如何完成以及解决此问题的一些示例。例子:我有代码get'/api/test'doreturn"Itisdev"end但是在部署到生产环境之后我想在运行/api/test之后看到ItisPROD如何实现？ 最佳答案 根据SinatraDocumentation:EnvironmentscanbesetthroughtheRACK_ENVenvironm
我是Google云的新手，我正在尝试对其进行首次部署。我的第一个部署是RubyonRails项目。我基本上是在关注thisguideinthegoogleclouddocumentation.唯一的区别是我使用的是我自己的项目，而不是他们提供的“helloworld”项目。这是我的app.yaml文件runtime:customvm:trueentrypoint:bundleexecrackup-p8080-Eproductionconfig.ruresources:cpu:0.5memory_gb:1.3disk_size_gb:10当我转到我的项目目录并运行gcloudprevie
这似乎非常适得其反，因为太多的gem会在window上破裂。我一直在处理很多mysql和ruby-mysqlgem问题(gem本身发生段错误，一个名为UnixSocket的类显然在Windows机器上不能正常工作，等等)。我只是在浪费时间吗？我应该转向不同的脚本语言吗？ 最佳答案 我在Windows上使用Ruby的经验很少，但是当我开始使用Ruby时，我是在Windows上，我的总体印象是它不是Windows原生系统。因此，在主要使用Windows多年之后，开始使用Ruby促使我切换回原来的系统Unix，这次是Linux。Rub
我正在玩HTML5视频并且在ERB中有以下片段:mp4视频从在我的开发环境中运行的服务器很好地流式传输到chrome。然而firefox显示带有海报图像的视频播放器，但带有一个大X。问题似乎是mongrel不确定ogv扩展的mime类型，并且只返回text/plain，如curl所示:$curl-Ihttp://0.0.0.0:3000/pr6.ogvHTTP/1.1200OKConnection:closeDate:Mon,19Apr201012:33:50GMTLast-Modified:Sun,18Apr201012:46:07GMTContent-Type:text/plain
我可以在Azure网站上部署RubyonRails吗？ 最佳答案 还没有。目前仅支持.NET和PHP。 关于ruby-on-rails-RubyonRails可以部署在Azure网站上吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12964010/
之前在培训新生的时候，windows环境下配置opencv环境一直教的都是网上主流的vsstudio配置属性表，但是这个似乎对新生来说难度略高(虽然个人觉得完全是他们自己的问题)，加之暑假之后对cmake实在是爱不释手，且这样配置确实十分简单(其实都不需要配置)，故斗胆妄言vscode下配置CV之法。其实极为简单，图比较多所以很长。如果你看此文还配不好，你应该思考一下是不是自己的问题。闲话少说，直接开始。0.CMkae简介有的人到大二了都不知道cmake是什么，我不说是谁。CMake是一个开源免费并且跨平台的构建工具，可以用简单的语句来描述所有平台的编译过程。它能够根据当前所在平台输出对应的m
前置步骤我们都操作完了，这篇开始介绍jenkins的集成。话不多说，看操作1、登录进入jenkins后会让你选择安装插件，选择第一个默认的就行。安装完成后设置账号密码，重新登录。2、配置JDK和Git都需要执行路径，所以需要先把执行路径找到，先进入服务器的docker容器，2.1JDK的路径root@69eef9ee86cf:/usr/bin#echo$JAVA_HOME/usr/local/openjdk-82.2Git的路径root@69eef9ee86cf:/#whichgit/usr/bin/git3、先配置JDK和Git。点击：ManageJenkins>>GlobalToolCon
深度学习部署：Windows安装pycocotools报错解决方法1.pycocotools库的简介2.pycocotools安装的坑3.解决办法更多Ai资讯：公主号AiCharm本系列是作者在跑一些深度学习实例时，遇到的各种各样的问题及解决办法，希望能够帮助到大家。ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:'D:\Anaconda3\python.exe'-u-c'importsys,setuptools,tokenize;sys.argv[0]='"'"'C:\\Users\\46653\\AppData\\Local\\Temp\\pip-instal