之前装orb-slam2的时候装过opencv3.2.0
pkg-config --modversion opencv
之前装zed2摄像头时已经安装过cuda10.2
nvcc -V
解压cuDNN压缩文件
sudo tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v8.2.0.53.tgz
会在当前文件夹下生成一个名为cuda的文件夹
然后输入以下命令：
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.2/lib64/
sudo cp cuda/include/cudnn* /usr/local/cuda-10.2/include/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.2/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.2/lib64/libcudnn*
到这里cuDNN就安装完成了
Anaconda3
下载
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
安装
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
安装成功
编辑~/.bashrc文件，加入
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
更新环境变量
source ~/.bashrc
输入conda list
添加Anaconda国内镜像配置
清华提供了Anaconda仓库的镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
注意：如果使用yolov5版本v5.0以上的代码，使用pytorch1.8
基础语法：
#使用conda创建单独的环境，在系统命令行中运行如下命令：
conda create -n yolov5_test python==3.8
#进入该环境继续安装依赖库：
conda activate yolov5_test
#删除环境
conda remove -n yolov5_test --all
#退出当前环境
conda deactivate yolov5_test
开始安装
首先为pytorch创建一个anaconda虚拟环境，环境名字可自己确定，这里使用yolov5_test作为环境名：
conda create -n yolov5_test python==3.8
安装成功后激活yolov5_test环境
conda activate yolov5_test
问题：
运行：
source activate
重新激活
在所创建的环境下安装pytorch的1.8版本
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
注意：10.2处应为cuda的安装版本号
编辑~./bashrc文件，设置使用yolov5_test环境下的python3.8
alias python='~/anaconda3/envs/yolov5_test/bin/python3.8'
更新环境变量
source ~/.bashrc
该命令将自动回到base环境，再执行
conda activate yolov5_test
下载文件命名为yolov5_test
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git yolov5_test
安装所需库
在yolov5_test目录下执行
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
下载权重文件 https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/ ，放置在weights文件夹下
测试
python3 detect.py --source ./data/images/ --weights weights/yolov5s.pt