- Anconda环境搭建
提醒：所有操作都是在anconda的yolo的环境下进行的，在创建yolo环境后，之后每次进入CMD都需要切换到yolo环境中去（否则进入默认的base环境中）

下载对应版本anconda即可，这里就不介绍anconda安装过程了。见我主页文章

Anaconda安装及pip镜像配置-CSDN博客

anconda安装好后，conda可以创建多个运行环境，默认是base环境。这里我们为yolo创建一个环境。
打开CMD命令行，为yolov5创建一个环境，注意这里用的python版本是3.8，版本过低后面可能会报错

conda create -n yolo python=3.8 

执行

conda info -e

即可看到我们刚刚创建的yolo环境

执行

activate yolo

即可切换到我们的yolo环境下了。记住退出CMD或者切换CMD窗口之后，如果想要进入我们的yolo环境，都需要运行activate yolo指令。不然默认是在base环境下。
除此之外，我们进行yolo模型训练代码的编写需要用到jupyter notebook,所以我们需要在yolo环境下进行安装

conda install jupyter notebook

安装完成之后，我们只需要在yolo环境下输入

jupyter notebook

就会打开notebook，自动跳转到浏览器，打开notebook界面，之后我们会在notebook里进行训练yolo模型

-yolov5下载

github.com
下载yolov5源码，解压，可以看到里面有requirements.txt文件，里面记录了需要安装的包，这个txt文件可以帮助我们一键下载这些依赖包。

文件夹里也包含了train.py文件，这个也是我们接下来训练yolo模型需要用到的启动文件。（大家看到的文件夹内容会和我的有点不一样，因为我的下载下来后又添加了一些文件）

接着上面的requirement.txt，介绍如何安装里面需要安装的依赖。我们首先打开我们下载好的yolov5_master 文件夹，在上面输入cmd回车，可以直接在该文件夹目录下打开命令行。

在cmd命令行打开之后，大家千万记得要切换到我们的yolo环境下，不然就安装到base环境中去了。

activate yolo

然后运行

pip install -r requirements.txt

就会自动帮我们把这些依赖安装好了。至此yolo环境配置完成，后续将分享yolov5模型训练内容，敬请期待哦~

个人主页有python各种环境配置的文章，欢迎前往阅读~