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[ Machine Learning ] The prep work and installation steps for YOLOv5 | Part 2
YOLOv5 ( You Only Look Once ) 是一種基於深度學習的目標檢測算法，由 Ultralytics 公司在 2020 年 5 月份推出，相比之前的版本，YOLOv5 在速度和準確率方面都有顯著的提升，是目前最快的目標檢測算法之一。
1. 建立虛擬環境
在開始安裝 YOLOv5 之前，你能先為它建立新的虛擬環境，開啟 Anaconda Prompt 並輸入：
conda create --name xxx python=3.8
★ xxx 為環境名稱，能夠自行定義。
★ python 版本只要 3.8 以上即可。
2. 安裝完畢後，檢查是否安裝成功
conda activate xxx # 開啟剛建立的虛擬環境
python --version # 檢查安裝版本
3. 安裝 Pytorch
PyTorch 是用於開發和訓練深度學習模型的開源機器學習函式庫，可以直接至 Pytorch 官網查看你需要安裝的版本，或直接 pip install 下面指令即可。
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
※ 檔案大小超過 2 GB，下載前請先確定磁碟空間及網路狀態。
4. 安裝 CUDA Toolkit ( 可選 )
YOLOv5 可以在沒有 CUDA 的環境下運行，但如果您想要使用 GPU 進行訓練或推理，則需要安裝相應的 CUDA 工具和 cuDNN 庫。
5. 安裝 YOLOv5
至 GitHub 下載 YOLOv5 壓縮檔，下載完成後，打開 Anaconda Prompt 並 cd 至 YOLOv5 資料夾的路徑。
cd yyy
★ yyy 為 YOLOv5 資料夾的路徑。
運行下列命令來安裝 YOLOv5 所需函式庫和軟體庫。
pip install -r requirements.txt
YOLOv5 的安裝告一段落，下篇將會說明如何安裝及操作 Label Studio。
