🔥 Установка PyTorch GPU с YOLOv5

Автор: Цзин Ифу

✅ Шаг 1: Отключение зависимостей YOLOv5 PyTorch

📌 В каталоге yolov5 в файле requirements.txt отключите зависимости PyTorch:

# Base ----------------------------------------
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
Pillow>=7.1.2
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
# torch>=1.7.0 （отключить）
# torchvision>=0.8.1 （отключить）
tqdm>=4.41.0

✅ Шаг 2: Установка с официального сайта

📌 Перейдите на официальный сайт: https://pytorch.org/get-started/locally/.

📌 Например, для Linux с версией CUDA 11.3 выберите соответствующую версию.

📌 Скопируйте команду установки и выполните её в среде conda:

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

✅ Ручная загрузка (установка без подключения к сети)

Также можно вручную загрузить и установить пакеты, исходя из вашей экспериментальной среды.

📌 Метод 1: Перейдите на страницу загрузки и выберите пакеты torch и torchvision.

📌 Метод 2: Перейдите на сайт с версиями CUDA и найдите нужную вам версию. Например, для CUDA 11.3 это будет https://download.pytorch.org/whl/cu113.

https://download.pytorch.org/whl/cu**

📌 Выберите пакеты torch и torchvision, соответствующие вашей экспериментальной среде (операционная система, тип CUDA, версия Python и т. д.).

pip install ./torch-***.whl # сначала установить
pip install ./torchvision-***.whl # затем установить

❗ Обратите внимание: здесь важен порядок установки. Поскольку torch является родительским пакетом для torchvision, если вы установите torchvision первым, он автоматически загрузит пакет torch. Поэтому сначала установите torch, а затем torchvision.

❤️ Версия PyTorch

📌 Официальный сайт: https://github.com/pytorch/pytorch/wiki/PyTorch-Versions.

💡 Просмотр версий PyTorch

import torch

print(torch.__version__)  # просмотр версии PyTorch
print(torch.version.cuda)  # просмотр версии CUDA
print(torch.backends.cudnn.version())  # просмотр версии cuDNN