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真的很让人气愤的一点，老师把我的pycharm给卸载了，我那个上面不仅有gpu-torch，还有gpu-torch，他给俺删了，删了很久，我心都碎了，过几天我就去找他负责，让他给我装回来我的环境！

一、安装专业版本的pycharm 

这是我所用的环境 

二、下载yoloV5的的模型

我资源绑定失败了，应该是csdn网站上有该文件了。

三、打开yoloV5模型

四、进入环境

 cd D:\AI\yolov5-master\yolov5-master     （进入到根目录）

这块根据自己的情况来

pip install -r requirements.txt

用于根据 requirements.txt 文件安装所需的 Python 包。这个文件通常包含一个项目所需的所有依赖包的列表及其版本信息。

python .\detect.py --source .\data\images\bus.jpg    检查物品（windows命名）
python .\classify\predict.py --source .\data\images\bus.jpg
python .\segment\predict.py --source .\data\images\bus.jpg

 


结果如上，在这里找

以上是小练手，用来熟悉一下

五、下载数据集 

python classify/train.py --model yolov5s-cls.pt --data cifar10 --epochs 5 --img 224

报错1：

解决方案：

train.py文件下加上红色箭头指向的代码
报错2：

解决如下：
在源代码改一下
 

python classify/train.py --model yolov5s-cls.pt --data cifar10 --epochs 5 --img 224

注意一下这个文件的命名以及位置
以上便可以正常训练了

训练完成

2.使用训练好的模型 
 

1. 预测（Prediction）

使用训练好的模型对单张图片进行预测。

python classify/predict.py --weights runs\train-cls\exp5\weights\best.pt --source im.jpg

2. 验证（Validation）

对数据集进行验证，查看模型在验证集上的性能。
 

python classify/val.py --weights runs\train-cls\exp5\weights\best.pt --data E:\datasets\cifar10

3. 导出（Export）

将训练好的模型导出为其他格式，例如 ONNX（Open Neural Network Exchange）。
 

python export.py --weights runs\train-cls\exp5\weights\best.pt --include onnx

4. 使用 PyTorch Hub 加载模型

如果您想在其他地方使用训练好的模型，可以通过 PyTorch Hub 加载它：
 

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', 'runs\train-cls\exp5\weights\best.pt')

六、标注 
下载标注工具

pip install labelimg

|打开

labelimg 

七、使用 
 

python classify/predict.py --weights runs\train-cls\exp5\weights\best.pt --source E:\yolov5-master\images\tmp\tmp_upload.png

因为我是用data cifar10训练的模型，结果显然不是各种动物和手机没问题

baocuo
在使用中，直接调用了老师给的指令，虽然没什么问题，但是报错如下
 修改如下，大家一定要注意mask_data.yaml文件里面的内容

例如我的文件地址就不是这样的

显然我根本就没有，但是刚才cafer_10的测试基本证实模型基本能行，接下来毕设还要用，直接不做mask的数据集，直接做毕设的水果的数据集得了