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在 Docker 中开始使用YOLOv5 🚀
本教程将指导您在 Docker 容器中设置和运行YOLOv5 。 您还可以探索YOLOv5 的其他快速入门选项，例如我们的 Colab 笔记本 Ultralytics YOLOv5 DockerHub 存储库位于 https://hub.docker.com/r/ultralytics/yolov5.Docker Autobuild 可确保 ultralytics/yolov5:latest 镜像始终与最新的版本库提交同步。要提取最新映像，请运行以下命令： sudo docker pull ultralytics/yolov5:latest 第 2 步：运行 Docker 容器 基本容器运行YOLOv5 Docker 映像的交互式实例（称为 "容器"），使用 -it 旗子 sudo docker run --ipc=host -it ultralytics/yolov5:latest 可访问本地文件的容器：要运行可访问本地文件（例如，COCO 培训数据在 /datasets)，使用 -v 旗子 sudo docker run --ipc=host -it -v "$(pwd)"/datasets:/usr/src/datasets ultralytics/yolov5:latest 集装箱，GPU ：要使用GPU 访问权限运行容器，请使用 --gpus all 旗子 sudo docker run --ipc=host -it --gpus all ultralytics/yolov5:latest 第 3 步：在 Docker 容器中使用YOLOv5 🚀现在，您可以在运行的 Docker 容器中训练、测试、检测和导出YOLOv5 模型： # Train a model on your data python train.py # Validate the trained model for Precision, Recall, and mAP python val.py --weights yolov5s.pt # Run inference using the trained model on your images or videos python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images # Export the trained model to other formats for deployment python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx coreml tflite
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, GCP 深度学习虚拟机和 亚马逊 AWS.
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