首先搞清楚用到的python anaconda PyCharm的关系。

        Python是解释器，我们首先在官网下载并安装python3.8。

        anaconda是我们用来配置python环境的，直接在官网下载并安装即可。我们所创建的虚拟环境和安装的包都在anaconda路径下。

        pycharm只是一个IDE，是运行代码的载体，我们要在pycharm里加载在anaconda中配置好的python环境，利用解释器去执行代码。

1、GitHub下载源码

在github上下载源码，以yolov5为例，登录github官网。

 在左上角搜索yolov5，点击All GitHub 

 选择你需要的，最好找到原作者发布的去下载，也可以看下载量，挑多的下。

点进去之后页面如下，下载源码点击code

再点击Download zip（路径无所谓自己选择）

到这源码就下载好了。用pycharm运行代码可以下载源码到本地，也可以直接使用url，本文只介绍下载源码的使用方法。

注：源码下载完需要下载一个.pt文件   将该文件放到项目文件里就OK了

2、pycharm导入文件

File—Open...—选择文件，点击ok，文件就导进来了。

下面设置该文件的运行环境

File—Settings

  点击Project Interpreter，点击右上角设置，点击Add...

​​​​​

接下来如下图，选择conda environment，existing environment，选择自己刚刚的虚拟环境，新创建的虚拟环境需要在anaconda里添加，在Anaconda里Lanuch Jupyter 在右上角new里能找到创建的虚拟环境就OK了。如下图

在jupyter notebook 添加 conda 环境的操作详解：conda install ipykernel     #安装ipykernel

python -m ipykernel install --name evepy38    #将环境添加到jupyter notebook。

 上述操作成功才能进行下图操作。

3、下载源码所需包（导入pycharm的文件中有一个requirements.txt文件，里面是所有需要的包。）

（1）在开始单找到Anaconda3文件夹里的Anaconda Prompt，点击进入cmd模式

  （2）在Anaconda Prompt中完成包的安装

创建虚拟环境   

conda create -n XXX python=3.8  例如：conda create -n evepy38 python=3.8

删除虚拟环境    conda delete -n XXX --all

创建虚拟环境的好处就是每一个程序可以有一个自己的环境，互不干扰。

注：python3.8是你安装的python版本，如果是python3.6就要改成python=3.6，yolov5是基于python3.8环境运行的，这里也要注意下自己的python版本

 是否安装这些默认包，选择是y

如上图，test1这个虚拟环境就创建成功了。 

 进入虚拟环境    

activate test1  (退出虚拟环境：deactivate test1)

前边出现（test1）说明成功进入虚拟环境，

 安装包     

直接安装所需要包 pip install -r requirements.txt

发现一个神奇的方法，如果直接pip install -r requirements.txt下载太慢了，可以在后边加上国内的镜像源pip install -r requirements.txt -i Http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com，下载速度嗖嗖的！

注：以下方法适用于缺某个包情况。

conda install XXX

卸载包 pip uninstall XXX

一般的包都可以直接用这种方法安装

这种方法是自动下载并安装，可能会出现搜索不到的情况，国内访问一些网站可能需要用到国内镜像源，在.condarc文件中，现有的镜像源搜索不到可以后续添加。

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
ssl_verify: FALSE
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  PyTorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

OpenCV安装：建议离线安装

                      下载whl文件,opencv_python-4.5.5-cp36-cp36-win_amd64.whl，下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/f。对应自己电脑版本下载，通过代码查看版本：import wheel.pep425tags as w
       print(w.get_supported())

将下载的文件放在虚拟环境的包文件路径下（不必须在包文件路径，需要的路径里面即可，为了整齐一些，统一放到包文件夹中），例如我的是：D:\ProgramData\Anaconda3\envs\evepy38\Lib\site-packages

通过pip命令安装，pip install D:\ProgramData\Anaconda3\envs\evepy38\Lib\site-packages\opencv_python-4.4.0-cp36-cp36-win_amd64.whl

torch安装：方法一，在线安装

                  进入pytorch官网，有GPU可用的选择CUDA,无GPU可用选择CPU。（查看方法：cmd输入命令 nvidia-smi，这种方法需要nvidia-smi.exe文件的环境变量，通常在此目录下：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI。或者ctrl+alt+delete启动任务管理器查看。）

复制上图最下边一行代码到Anaconda Prompt，即可在线安装。（我截得的图不是一次截出来的，所以下边图安装的和上边图显示的包名字不一样，没有关系，上图最后一行代码完全复制即可运行不需要任何更改）

torch安装：方法二，离线安装

                  首先下载whl文件torch-1.7.1+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl，下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 。

                  将下载的文件放在虚拟环境的包文件路径下（不必须在包文件路径，需要的路径里面即可，为了整齐一些，统一放到包文件夹中）。

                  通过pip命令安装即可，pip install D:\ProgramData\Anaconda3\envs\evepy38\Lib\site-packages\torch-1.7.1+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl。

                  torchvirsion跟torch离线安装一样，下载地址一样，注意版本依赖如下图。

thop安装：

                首先，找到该包的GitHub链接，例如我要安装的是thop包，所以我找到了这个包的GitHub链接https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter

                将压缩包下载解压放到虚拟环境的包文件路径下（不必须在包文件路径，需要的路径里面即可，为了整齐一些，统一放到包文件夹中）

                打开annaconda prompt或者cmd，激活到Tensorflow或者pytorch的环境下面，然后cd（cd/d D:\ProgramData\Anaconda\Anaconda3\envs\evepy38\Lib\site-packages\pytorch-OpCounter-master）到刚刚下载解压的thop路径

                运行 python setup.py install 语句，等环境更新就OK了

经常用到的命令：

        创建一个名为evepy38的虚拟环境：conda create -n evepy38 python=3.8

        删除虚拟环境：conda remove -n evepy38 --all

        进入虚拟环境：activate evepy38

        退出虚拟环境：deactivate evepy38

        显示全部信息：conda info

        显示所有虚拟环境：conda info --env

        查看已安装包：conda list

        升级包：pip install --upgrade XXX

        卸载包：pip uninstall XXX

cmd进入python环境：

4、安装完包就可以运行啦！！

选择detect.py运行。

运行完会有一个runs文件夹即可查看运行结果。

由于本人水平有限，如有表述不清晰，内容错误的地方欢迎大家批评指正！

来源地址：https://blog.csdn.net/weixin_39424706/article/details/128152481