Window11(Cuda11.7)的Pytorch+Yolov5的安裝與使用

筆者使用Window11，Nvidia RTX 3080Ti顯卡。

Step1)安裝YOLOV5(https://github.com/ultralytics/yolov5)

#cd c:\

#git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

Step2)安裝Python虛擬環境

#conda create -n yolov5 python=3.8

#conda activate yolov5

Step3)安裝cuda11.7.1與cudnn8.7.0。

請參考Windows11安裝yolov4，並進行影像、影片與攝影機辨識

筆者使用RTX 3080Ti，系統path新增「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin」與「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\libnvpp」，系統CUDA_PATH修改為「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7」，如下圖。

此時執行nvcc -V會顯示11.7，表示cuda為11.7版本。

執行nvidia-smi會顯示驅動程式版本為11.7，目前cuda使用11.7。

Step4)安裝pytorch，到網站https://pytorch.org/get-started/previous-versions/，查詢想要安裝的pytorch版本，筆者安裝pytorch的cuda11.6版本，最接近cuda11.7。

#pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

Step5)安裝yolov5所需套件

#cd c:\yolov5

#pip install  -r requirement.txt

Step6)開啟攝影鏡頭進行辨識，左邊為攝影機的輸出結果，右邊為即時的辨識結果

#python detect.py --source 0

Step8)使用Youtube影片進行辨識，會自動安裝pafy與youtube_dl。

#python detect.py --source https://www.youtube.com/watch?v=xxxxxxxxx