首先搞清楚用到的python anaconda pycharm的关系。

        python是解释器,我们首先在官网下载并安装python3.8。

        anaconda是我们用来配置python环境的,直接在官网下载并安装即可。我们所创建的虚拟环境和安装的包都在anaconda路径下。

        pycharm只是一个IDE,是运行代码的载体,我们要在pycharm里加载在anaconda中配置好的python环境,利用解释器去执行代码。

1、github下载源码

在github上下载源码,以yolov5为例,登录github官网。

 在左上角搜索yolov5,点击All GitHub 

 选择你需要的,最好找到原作者发布的去下载,也可以看下载量,挑多的下。

点进去之后页面如下,下载源码点击code

再点击Download zip(路径无所谓自己选择)

到这源码就下载好了。用pycharm运行代码可以下载源码到本地,也可以直接使用url,本文只介绍下载源码的使用方法。

注:源码下载完需要下载一个.pt文件   将该文件放到项目文件里就OK了

2、pycharm导入文件

File—Open...—选择文件,点击ok,文件就导进来了。

 

下面设置该文件的运行环境

File—Settings

  点击Project Interpreter,点击右上角设置,点击Add...

​​​​​

接下来如下图,选择conda environment,existing environment,选择自己刚刚的虚拟环境,新创建的虚拟环境需要在anaconda里添加,在Anaconda里Lanuch Jupyter 在右上角new里能找到创建的虚拟环境就OK了。如下图

在jupyter notebook 添加 conda 环境的操作详解:conda install ipykernel     #安装ipykernel

python -m ipykernel install --name evepy38    #将环境添加到jupyter notebook。

 上述操作成功才能进行下图操作。

 

3、下载源码所需包(导入pycharm的文件中有一个requirements.txt文件,里面是所有需要的包。)

(1)在开始单找到Anaconda3文件夹里的Anaconda Prompt,点击进入cmd模式

 

  (2)在Anaconda Prompt中完成包的安装

创建虚拟环境   

conda create -n XXX python=3.8  例如:conda create -n evepy38 python=3.8

删除虚拟环境    conda delete -n XXX --all

创建虚拟环境的好处就是每一个程序可以有一个自己的环境,互不干扰。

注:python3.8是你安装的python版本,如果是python3.6就要改成python=3.6,yolov5是基于python3.8环境运行的,这里也要注意下自己的python版本

 是否安装这些默认包,选择是y

如上图,test1这个虚拟环境就创建成功了。 

 进入虚拟环境    

activate test1  (退出虚拟环境:deactivate test1)

前边出现(test1)说明成功进入虚拟环境,

 安装包     

直接安装所需要包 pip install -r requirements.txt

发现一个神奇的方法,如果直接pip install -r requirements.txt下载太慢了,可以在后边加上国内的镜像源pip install -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com,下载速度嗖嗖的!

注:以下方法适用于缺某个包情况。

conda install XXX

卸载包 pip uninstall XXX

一般的包都可以直接用这种方法安装

这种方法是自动下载并安装,可能会出现搜索不到的情况,国内访问一些网站可能需要用到国内镜像源,在.condarc文件中,现有的镜像源搜索不到可以后续添加。

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
ssl_verify: FALSE
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
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
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
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud


opencv安装:建议离线安装

                      下载whl文件,opencv_python-4.5.5-cp36-cp36-win_amd64.whl,下载地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#protobuf。对应自己电脑版本下载,通过代码查看版本:import wheel.pep425tags as w
       print(w.get_supported())

将下载的文件放在虚拟环境的包文件路径下(不必须在包文件路径,需要的路径里面即可,为了整齐一些,统一放到包文件夹中),例如我的是:D:\ProgramData\Anaconda3\envs\evepy38\Lib\site-packages

通过pip命令安装,pip install D:\ProgramData\Anaconda3\envs\evepy38\Lib\site-packages\opencv_python-4.4.0-cp36-cp36-win_amd64.whl

torch安装:方法一,在线安装

                  进入pytorch官网,有GPU可用的选择CUDA,无GPU可用选择CPU。(查看方法:cmd输入命令 nvidia-smi,这种方法需要nvidia-smi.exe文件的环境变量,通常在此目录下:C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI。或者ctrl+alt+delete启动任务管理器查看。)

复制上图最下边一行代码到Anaconda Prompt,即可在线安装。(我截得的图不是一次截出来的,所以下边图安装的和上边图显示的包名字不一样,没有关系,上图最后一行代码完全复制即可运行不需要任何更改)

torch安装:方法二,离线安装

                  首先下载whl文件torch-1.7.1+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl,下载地址:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 。

                  将下载的文件放在虚拟环境的包文件路径下(不必须在包文件路径,需要的路径里面即可,为了整齐一些,统一放到包文件夹中)。

                  通过pip命令安装即可,pip install D:\ProgramData\Anaconda3\envs\evepy38\Lib\site-packages\torch-1.7.1+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl。

                  torchvirsion跟torch离线安装一样,下载地址一样,注意版本依赖如下图。

thop安装:

                首先,找到该包的GitHub链接,例如我要安装的是thop包,所以我找到了这个包的GitHub链接https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter

                将压缩包下载解压放到虚拟环境的包文件路径下(不必须在包文件路径,需要的路径里面即可,为了整齐一些,统一放到包文件夹中)

                打开annaconda prompt或者cmd,激活到tensorflow或者pytorch的环境下面,然后cd(cd/d D:\ProgramData\Anaconda\Anaconda3\envs\evepy38\Lib\site-packages\pytorch-OpCounter-master)到刚刚下载解压的thop路径

                运行 python setup.py install 语句,等环境更新就OK了

经常用到的命令:

        创建一个名为evepy38的虚拟环境:conda create -n evepy38 python=3.8

        删除虚拟环境:conda remove -n evepy38 --all

        进入虚拟环境:activate evepy38

        退出虚拟环境:deactivate evepy38

        显示全部信息:conda info

        显示所有虚拟环境:conda info --env

        查看已安装包:conda list

        升级包:pip install --upgrade XXX

        卸载包:pip uninstall XXX

cmd进入python环境:

4、安装完包就可以运行啦!!

选择detect.py运行。

运行完会有一个runs文件夹即可查看运行结果。

由于本人水平有限,如有表述不清晰,内容错误的地方欢迎大家批评指正!

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