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一、下载Yolov5代码
二、利用winscp将下载好的yolov5-master.zip压缩包传到服务器上
三、配置环境(远程服务器端)
1.安装miniconda
2.创建虚拟环境
3.配置yolov5需要的环境
激活虚拟环境
安装pytorch
注释掉requirements中的pytorch
安装requirements
四、本地pycharm连接远程服务器
五、可能遇到的错误
1.socket.timeout:The read operation timed out
解决方法
一、下载Yolov5代码
在官网:https://github.com/ultralytics/yolov5上下载yolov5源代码 下载成功如下: 在配置基础环境之前,提前压缩自己的代码文件,并通过winscp传输给linux端,传输之后,解压该文件。解压前,先创建一个文件夹,再解压。 winscp下载使用教程参考上一篇博客:使用WinSCP下载和文件传输教程 单击要传输的文件后,再点击上传 选择需要上传到的路径即可 先在服务器中安装miniconda 参考博客:https://blog.csdn.net/qq_42951560/article/details/109152114 2.创建虚拟环境创建虚拟环境命令如下:conda create -n yolov5 python==3.8 conda create -n 虚拟环境名字 python==3.8 创建完成后输入conda env list查看是否成功创建虚拟环境 一些关于虚拟环境的常用命令: 下次想要进入这个虚拟环境时:conda activate 虚拟环境名字 切换到其他虚拟环境:conda source activate 其他虚拟环境名字 退出(结束)虚拟环境:conda deactivate 查看都有哪些虚拟环境:conda env list 3.配置yolov5需要的环境先激活上一步创建的虚拟环境yolov5 激活虚拟环境使用:conda activate yolov5 pytorch官方网站如下:https://pytorch.org/get-started/locally/ 如果pytorch也通过requirments.txt来安装,会自动安装pytorch2.0版本和cuda17。这样在下一阶段的训练过程中,一开始训练就会报段错误。 笔者猜测是因为pytorch版本过高,和yolov5的代码不兼容导致的。所以选择在一开始的时候自行安装pytorch 使用以下命令 pip install torch==1.13.0+cu116 torchvision==0.14.0+cu116 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 安装pytorch和配套的cuda,torchvision,torchaudio版本。 注释掉requirements中的pytorchyolov5-master/requirements 因为已经安装过pytorch,所以将requirements中的torch和torchvision注释掉 进入解压后的yolov5-master文件夹中并执行安装依赖的命令cd yolov5/yolov5-master/ 原来配置环境不需要安装很多windows下的软件,只需要一行代码,就可以配置自己代码所需要的环境,(在requirements中已经写好的)服务器中已经包含的环境就可以避免再下载。 之后使用:pip install -r requirements.txt命令安装yolov5需要的依赖 四、本地pycharm连接远程服务器选择Tools->Deployment->Configuration 连接上服务器 运行结果如下: 在服务器端配置yolov5的环境时 使用pip install -r requirements.txt命令时报错 如下图所示,是因为安装nvidia-cublas-cu11==11.10.3.66时超时 大概是由于网速不稳定,下载过慢,超出默认时间。 修改输入 pip --default-timeout=100 install 包名 这里我使用的是修改默认时间并且换源 pip --default-timeout=1000 install -U nvidia-cublas-cu11==11.10.3.66 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple |
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