目录

• yolov5 pytorch工程准备与环境部署

• yolov5训练数据准备

• yolov5训练

• pycharm远程连接

• pycharm解释器配置

1.  yolov5 pytorch工程准备与环境部署

（1）下载yolov5工程pytorch版本源码

https://github.com/ultralytics/yolov5

（2）环境部署

用anaconda创建新的虚拟环境（如tp_env_yolov5）,并激活。在该环境下安装yolov5工程需要的python包。

pip install requirements.txt 或 conda install requirements.txt

（3） 下载预训练权重

将weights文件夹下的download_weights.sh脚本文件移到上一层执行，下载不同网络规模的预训练权重。

2. yolov5训练数据准备

新建voc_labels_yolov5.py文件，代码如下：

基于pytorch框架的yolov5训练与pycharm远程连接服务器

原文：https://www.cnblogs.com/tianpeng-blog/p/14810047.html