10实战经验yolov5的部署（2026年01月）

第 1 步：下载 YOLOv5 源码 ZIP 包

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https://github.com/ultralytics/yolov5

解压，使用pycharm打开

2.打开终端，配置独属于yolov5的环境（可以在pycharm，也可以win+r打开cmd进行配置，都是可以的）

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conda create -n yolov5 python=3.9 -y

看到自己安装成功

接下来，激活环境

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conda activate yolov5

3.找到你下载的文件，打开文件对应目录，D:\project\yolov5\yolov5-master

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# 进入你解压的 yolov5 文件夹
cd D:\project\yolov5\yolov5-master

下面是镜像源加速的通道，等待安装完毕

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# 安装依赖（只影响当前环境！）
pip install -r requirements.txt

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

镜像源会快很多

4.编写data.yaml文件

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path: D:/data/YanJi/my_dataset  # 数据集根目录（必须存在 images/train, labels/train 等）
train: images/train            # 相对于 path 的训练集图像路径
val: images/val                # 相对于 path 的验证集图像路径

nc: 1                          # 类别数量：只有 1 类
names: ['guo']                 # 类别名称：必须与标注中的 class_id=0 对应

5.执行训练（参数根据自己的情况进行修改）

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python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data c_my_data.yaml --weights yolov5n.pt --name guo_exp

6.打开train.py文件，（是因为YOLOv5 在启动时尝试检查 Git 信息（用于记录版本），但我电脑没装 Git 或没加到环境变量会出现一个报错）

搜索

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GIT_INFO = check_git_info()

注释一下

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# GIT_INFO = check_git_info()

继续执行训练

出错了，是使用的cpu进行训练

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pip uninstall torch torchvision torchaudio -y

法1 正常下载

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pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

法2 镜像加速下载

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pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch-wheels/cu118

法3

或者可以本地先下载好三个文件