《rv1109 部署yolov5训练模型汇总》

　　环境以及相关软件版本：yolov5(v5.0)、Ubuntu18.04、rknn-toolkit 1.7.3、rv1109  

一.yolov5环境安装

1 conda安装

1.1 Anaconda 安装包：

　　在浏览器中打开 https://www.anaconda.com/products/individual 下载适合你的操作系统的 Anaconda 安装包（Python 版本根据需要选择）。建议选择 Python 3.x 版本，因为 Python 2.x 已经不再被支持。

1.2 环境变量配置：

　　 安装完成后，配置一下系统环境变量，在PATH中新建（路径根据自己安装的路径配置），如下图：

1.3 重启电脑

1.4 验证：

　　终端里面输入conda --version，如果可以显示出版本号，证明安装成功。

2.yolov5（v5.0）环境安装

2.1创建虚拟环境：

　　win+R输入cmd，打开终端，最好是在比如D盘新建个yolo的文件夹，切到这个文件夹中进行后续操作。（python根据自己的版本更换）

conda create -n yolo python=3.10

　　激活当创建的环境：

conda activate yolo

报错：

　　我这边激活失败提示：IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'。

解决：

　　我用的是命令提示符，也就是cmd.exe。(如果使用bash、powershell就自己替换)

　　以管理员身份运行cmd.exe

conda init cmd.exe

　　再次激活：

 　　2.2 安装pytorch：

　　需要在上一个激活的环境下运行：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch

　　2.3 下载yolov5 （V5.0）的源码

　　yolov5不同版本训练得到的pt模型会决定rknn模型转换的成功与否。我之前使用yolov5 (v7.0)训练出来的pt转换rknn后，在板卡运行就一直报段错误，但是用yolov5(V5.0)就可以正常运行。