小白项目部署:anaconda环境+pycharm+yolov5(虚拟机环境)

  1. 创建虚拟环境:conda create --name my_yolo

  2. 激活环境命令:activate my_yolo

    3.打开anaconnda软件,选择my_yolo环境

    4.点击右下角,更换pycharm虚拟环境my_yolo

5.选择Conda环境,选择my_yolo

6.安装解释器成功

7.在 Anaconda 中删除虚拟环境:

  • 列出所有虚拟环境: 首先,使用以下命令列出所有的虚拟环境,确保你知道你想删除的虚拟环境的名称:

    conda env list

  • 删除虚拟环境: 使用 conda env remove 命令删除你想删除的虚拟环境。例如,删除 my_yolov555 环境:

    conda env remove --name my_yolov

    该命令会删除 my_yolov 环境及其所有相关的包和设置。

  • 确认删除: 你可以再次运行 conda env list 来确认虚拟环境已被成功删除。

相关推荐
用针戳左手中指指头2 小时前
AI小白搞AI之目标检测:王者荣耀画面识别
人工智能·python·yolo·目标检测·王者荣耀
大学生毕业题目2 小时前
毕业项目推荐:105-基于yolov8/yolov5/yolo11的烟草等级检测识别系统(Python+卷积神经网络)
人工智能·python·yolo·目标检测·cnn·pyqt·烟草等级
ZCXZ12385296a3 小时前
黄瓜目标检测与识别_yolov8-seg-efficientViT实战应用
yolo·目标检测·目标跟踪
Pyeako5 小时前
机器学习--矿物数据清洗(六种填充方法)
人工智能·python·随机森林·机器学习·pycharm·线性回归·数据清洗
极智视界5 小时前
目标检测数据集 - 手持危险物检测数据集下载
yolo·目标检测·数据集·voc·coco·算法训练·手持危险物
吃人陈乐游刘6 小时前
10实战经验yolov5的部署(2026年01月)
yolo
2501_941507947 小时前
【技术实践】基于YOLOv8与ConvNeXtV2的猫狗图像分类与目标检测系统详解
yolo·目标检测·分类
qq_377572777 小时前
vscode markdown enter键不能添加多个空白行
ide·vscode
honortech9 小时前
Android studio中配置gradle和对应的AGP版本
android·ide·android studio