Yolov5服务器环境如何搭建

本文小编为大家详细介绍“Yolov5服务器环境如何搭建”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“Yolov5服务器环境如何搭建”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。

1 服务器搭建yolov5环境

1.1 创建环境

首先先的在本地环境下搭建一个我们的环境，名字设为yolo5-6

conda create -n yolov5-6 python=3.7#创建环境conda activate yolov5-6#切换yolov5-6环境

创建包完成后，我们需要查看conda环境下是否有我们刚才创建的环境，通过以下的指令可以查看所有的环境。

conda env list

通过以下指令可以查看服务器的cuda版本。

conda env list

1.2 跟随官方指引

根据官方的说法快速入门 - YOLOv5 文档 (ultralytics.com)，我们最开始需要克隆存储库。但是这样做会很慢，因为服务器连接到GitHub容易断连，故我们可以提前把库下载下来并且解压，然后上传到服务器上。

上传文件

对于连接服务器的学者来说，很多人喜欢用Xshell，但是实际上，finalshell更适合用来服务器的传输文件工作。所以下载finalshell可以很方便的去上传文件。

通常来说，下载后的文件应该是这个名字。

当我们上传到服务器的时候，我们需要进入cd定位到yolov5-master这个文件夹中，通过ls查看是否有requirements.txt这个文件。如果没有，无论是可视化还是非可视化，你都必须把cd定位到包含有这个文件的文件夹下。

据官方所说，我们要从克隆的存储库目录安装所需的软件包。但是如果是使用外国的pip，下载速度会满到离谱，故我们使用清华园进行下载。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt -r requirements.txtLooking in indexes: Https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下载完成。

使用以下指令让我们看下yolo需要运行的包是否已经装好。

pip list

明显，已经装好了。

2 下载预训练权重

一般为了缩短网络的训练时间，并达到更好的精度，我们一般加载预训练权重进行网络的训练。而yolov5的5.0版本给我们提供了几个预训练权重，我们可以对应我们不同的需求选择不同的版本的预训练权重。预训练权重越大，训练出来的精度就会相对来说越高，但是其检测的速度就会越慢。

点击下面的链接即可进入预训练模型的下载。要拉到最下面哦。

gitHub - ultralytics/yolov5 at v6.1

需要注意的是，在执行前几步操作的时候，实际上已经自带yolov5s了权重文件(.pt)和一些其他模型配置文件了(.yaml)。

需要注意的是，大、并不代表你就跑得动，如果你是实验室级别的，那么欢迎你下载那个最好用的，但是如果是学校服务器这类的，那么5s相信已经足够你用了【虽然速度最快，效果最拉胯】，因为在跑模型的时候是需要充分考虑显卡的显存的。

3 推理

接下来我们需要下载yolov5的模型。在这一步中无法加速了，只能等了。

任意新建一个.py文件，然后写入如下的代码，在终端运行。

import torch# Modelmodel = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  # or yolov5m, yolov5l, yolov5x, custom# Imagesimg = 'https://ultralytics.com/images/zidane.jpg'  # or file, Path, PIL, OpenCV, numpy, list# Inferenceresults = model(img)# Resultsresults.print()  # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.

通过finalshell将该文件传入服务器，然后使用指令启动它。

Python Test02.py

4 测试

–source表示测试数据，–project指定保存路径，–weights指定测试模型。我们使用yolov5master文件夹中官方自带的测试文件来测试一下yolov5s模型是否可用。

在shell命令窗口输入以下指令：

python detect.py --source data/images/zidane.jpg --weights v5_pre_models/yolov5s.pt --project out --img-size 640

读到这里，这篇“Yolov5服务器环境如何搭建”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注编程网服务器频道。