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defaults 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 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 pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud保存后清除缓存使配置生效conda clean -iPip 切换为清华源在用户目录下新建文件夹和配置文件C:\Users\你的用户名\pip\pip.ini写入以下内容[global] index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn timeout 6000从此以后所有pip install命令都会通过国内节点拉取速度提升可达数倍。创建专属虚拟环境yolo接下来我们要为 YOLOv5 项目建立一个干净的“容器”防止与其他工程产生干扰。执行命令创建名为yolo的环境conda create -n yolo python3.11激活环境conda activate yolo成功后你会看到命令行前缀变成(yolo)(yolo) C:\查看当前所有环境列表conda env list这个小小的(yolo)标记意味着你现在处于一个完全隔离的空间里任何在此环境中安装的包都不会影响系统全局或其他项目。部署 LabelImg打造自己的标注流水线没有高质量的数据再强的模型也是空中楼阁。LabelImg 是目前最流行的手动图像标注工具之一支持导出 Pascal VOC 和 YOLO 两种格式非常适合用于自定义目标检测任务。获取源码GitHub 地址https://github.com/tzutalin/labelImg使用 Git 克隆git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git cd labelImg或者手动下载 ZIP 包解压至本地。安装依赖并启动 GUI确保已激活yolo环境conda activate yolo安装必要组件conda install pyqt5 conda install lxml接着编译资源文件pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc⚠️ 如果提示pyrcc5 不是内部或外部命令请检查是否将以下路径加入了系统PATHC:\Miniconda3\envs\yolo\Scripts修改后重启终端即可。最后启动图形界面python labelImg.py正常情况下会弹出主窗口可以开始标注工作。提升效率的快捷键技巧掌握这些操作能让标注效率翻倍快捷键功能Ctrl u加载整批图片Ctrl r修改保存路径Ctrl s保存当前标注w创建矩形框d/a下一张 / 上一张Space标记为已验证Del删除选中框Ctrl d复制当前框 实用建议- 启用菜单栏中的Auto Save mode切换图片时自动保存避免意外丢失。- 清空data/predefined_classes.txt内容即可自由输入类别名称不受预设限制。部署 YOLOv5从克隆到初步验证YOLOv5 凭借其简洁 API 和出色的推理速度已成为许多工程师的首选框架。克隆项目地址https://github.com/ultralytics/yolov5执行git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5确认激活环境conda activate yolo安装依赖项目自带requirements.txt一键安装大部分所需库pip install -r requirements.txt由于涉及matplotlib、seaborn等大型库建议保持网络畅通预计耗时 5–10 分钟。安装完成后运行一次检测测试python detect.py --source data/images --weights yolov5s.pt若控制台输出推理信息并在runs/detect/exp目录生成带框图像则说明基础环境无误。启用 GPU 加速释放显卡算力默认安装的是 CPU 版本 PyTorch。如果你有 NVIDIA 显卡强烈建议升级为 CUDA 版本来大幅提升训练速度。查看 CUDA 版本打开命令行执行nvidia-smi找到这一行CUDA Version: xx.x例如显示CUDA 12.1则需匹配对应版本的 PyTorch。手动安装 GPU 版本访问官方 whl 页面 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html查找符合以下条件的 wheel 文件支持 Python 3.11cp311对应 CUDA 版本如cu121Windows 平台win_amd64示例文件名torch-2.1.0cu121-cp311-cp311-win_amd64.whltorchvision-0.16.0cu121-cp311-cp311-win_amd64.whl先卸载原有 CPU 版本pip uninstall torch torchvision torchaudio再依次安装 GPU 版本路径根据实际调整pip install D:\downloads\torch-2.1.0cu121-cp311-cp311-win_amd64.whl pip install D:\downloads\torchvision-0.16.0cu121-cp311-cp311-win_amd64.whl验证 GPU 是否启用进入 Python 测试import torch print(PyTorch Version:, torch.__version__) print(CUDA Available:, torch.cuda.is_available()) print(GPU Count:, torch.cuda.device_count()) if torch.cuda.is_available(): print(Current GPU:, torch.cuda.get_device_name(0))预期输出PyTorch Version: 2.1.0cu121 CUDA Available: True GPU Count: 1 Current GPU: NVIDIA GeForce RTX 3060只要CUDA Available返回True恭喜你的训练速度将迎来质的飞跃。训练自定义模型从零开始实战现在我们可以用自己的数据训练专属模型了。数据集组织结构假设要识别“A类物体”标准目录如下datasets/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/每张图片对应一个同名.txt文件由 LabelImg 导出格式为class_id x_center y_center width height所有数值均为归一化坐标范围[0,1]。编写 YAML 配置文件在yolov5/data/下新建A.yamltrain: ../datasets/images/train val: ../datasets/images/val nc: 1 names: [A LAN]注意路径必须准确否则训练时报错“cannot find data”非常常见。开始训练执行命令python train.py \ --img 640 \ --batch 16 \ --epochs 100 \ --data data/A.yaml \ --weights yolov5s.pt \ --project runs/train \ --name exp_A参数说明--img: 输入尺寸640 是常用值--batch: 批次大小显存不足可降为 8 或 4--epochs: 训练轮数视数据量调整--weights: 使用预训练权重微调收敛更快--project和--name: 控制输出目录命名训练期间终端会实时显示损失、mAP0.5 等指标变化耐心等待即可。推理测试看看模型表现如何将待测图片放入inference/images/目录运行检测python detect.py \ --source inference/images/test.jpg \ --weights runs/train/exp_A/weights/best.pt \ --conf 0.5 \ --save-txt \ --save-conf主要参数含义--source: 图片路径或摄像头编号--weights: 使用训练得到的最佳模型--conf: 置信度阈值过滤低分预测--save-txt: 保存 YOLO 格式标签--save-conf: 保存置信度分数结果将输出到runs/detect/exp目录包含带框图像和文本标注。远程协作扩展Jupyter 与 SSH 支持虽然本文聚焦本地开发但这套环境同样适用于远程协作场景。Jupyter Notebook交互式调试利器在yolo环境中安装conda install jupyter notebook启动jupyter notebook浏览器自动打开界面支持.ipynb文件编写交互式代码特别适合可视化分析、模型调试和教学演示。内联绘图、变量追踪、Markdown 注释等功能极大提升开发体验。SSH 登录远程服务器训练无忧若需在远程机器上运行长时间训练任务可通过 SSH 安全连接ssh usernameserver_ip -p 22登录后激活环境并提交任务conda activate yolo nohup python train.py --data A.yaml train.log 21 配合nohup或tmux可实现后台持久运行即使断开连接也不影响进程。这套基于 Miniconda 的 AI 开发范式不只是教你装几个工具更是传递一种工程思维用最小代价构建可复现、易维护、高性能的实验环境。当你亲手标注第一张图片、训练第一个模型、并在图像上看到那个熟悉的绿色边界框时那种从无到有的成就感正是推动技术前行的原始动力。