目录
- Anaconda安装
- Pytorch
- yolov5下载部署
- labelimg安装
Anaconda安装
官网链接 https://www.anaconda.com/
官网链接链接: 官网链接https://www.anaconda.com/
直接下最新版
(网站会自动检测系统，我是在Windows环境截图的)
bash Anaconda3-XXXX-Linux-x86_64.sh
一顿回车、yes操作，生成了anaconda的文件夹。
配置环境变量
sudo gedit ~/.bashrc
输入你的密码后在bashrc文件的末尾添加路径,保存退出：
export PATH="/home/你的用户名/anaconda3/bin:$PATH"
更新下环境
source ~/.bashrc
验证环境输入
conda list
更改环境源
annaconda自带的下载工具pip默认的是外网的网址，对其网址进行更新
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
annaconda也自带的conda工具默认使用的是外网的网址，我们也需要对其进行配置，方便接下来的环境管理与使用：
conda clean -i
sudo gedit ~/.condarc
进入condarc文件，将配置信息粘贴，保存退出
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
输入conda安装第三方包测试：
conda install scrapy
测试时间比较长，大概3min
注意指令前面一定要是你之前配置pytorch的环境，我的是test_torch
conda create --name test_torch python=3.8
使用指令用清华源安装需要的环境（进入test_torch 后！！！）：
pip install -U -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
常用命令：
创建一个名为 “myenv” 的新环境:
conda create --name myenv
创建指定版本的环境：
conda create --name myenv python=3.8
以上代码创建一个名为 “myenv” 的新环境，并指定 Python 版本为 3.8。
激活环境：
conda activate myenv
以上代码激活名为 “myenv” 的环境。
要退出当前环境使用以下命令：
deactivate
查看所有环境：
conda env list
以上代码查看所有已创建的环境。
复制环境：
conda create --name myclone --clone myenv
以上代码通过克隆已有环境创建新环境。
删除环境：
conda env remove --name myenv
以上代码删除名为 “myenv” 的环境。
包管理
安装包：
conda install package_name
以上代码安装名为 “package_name” 的软件包。
安装指定版本的包：
conda install package_name=1.2.3
以上代码安装 “package_name” 的指定版本。
更新包：
conda update package_name
以上代码更新已安装的软件包。
卸载包：
conda remove package_name
以上代码卸载已安装的软件包。
查看已安装的包：
conda list
查看当前环境下已安装的所有软件包及其版本。
其他常用命令
查看帮助：
conda --help
以上代码获取 conda 命令的帮助信息。
查看 conda 版本：
conda --version
以上代码查看安装的 conda 版本。
搜索包：
conda search package_name
以上代码在 conda 仓库中搜索指定的软件包。
清理不再需要的包：
conda clean --all
以上代码清理 conda 缓存，删除不再需要的软件包。
链接: DL 基于Ubuntu20.04—Yolov5环境搭建及创建自己的数据集训练
链接: 【基于Ubuntu下Yolov5的目标识别】保姆级教程 | 虚拟机安装 - Ubuntu安装 - 环境配置(Anaconda/Pytorch/Vscode/Yolov5) |全过程图文by.Akaxi
Pytorch
Pytorch官网链接: https://pytorch.org/
conda中安装命令：
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
测试一下：
输入
python3
再输入
import torch
再输入
torch.__version__
出现你的pytorch版本号
yolov5下载部署
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
这里也可以先下载下来zip然后直接解压链接: https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5-master/
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
测试摄像头模式验证安装是否成功
python detect.py --source 0
https://blog.csdn.net/BIT_HXZ/article/details/123444769
链接: ubuntu20.04怎么安装yolov5（已经安装anaconda）
最新版本YOLOv5输出检测到的边界框的坐标、类别以及置信度: https://blog.csdn.net/xlyrh/article/details/136079716
labelimg安装
安装要注意安装pyqt和lxml依赖（没有关注流程可以多试试）：
链接: 【软件安装】（十五）Ubuntu22.04+Anaconda安装labelimg
链接: ubuntu labelimg在Ubuntu上怎样安装labelimg
遇到安装完闪退问题可以再anaconda环境创建python3.8版本解决（验证可用）
链接: 关于labelimg标注打框时闪退问题
或者修改配置文件（未验证）
链接: labelImg之闪退篇