hi，大家好!首先祝大家国庆节快乐！
来！现在进入主题！
YOLOv5要求的 PyTorch>=1.7.0，本文安装的PyTorch版本为 1.7.1, GPU版本对应的 CUDA 为 11.0，CUDNN 为 8.1
1. CUDA和CUDNN的安装
进入英伟达官网https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载对应的CUDA和CUDNN
CUDA的安装
默认安装，不需要修改
接着下载CUDNN
将CUDNN压缩包解压出来的bin、clude、lib文件夹里面的文件直接复制到与CUDA对应的安装目录下
查看环境变量
编辑环境变量
新建环境变量
测试：
win+R，输入cmd
nvcc –V
安装成功！
2. Pytorch环境的部署
进入GitHub https://github.com/ultralytics/yolov5 拉取代码
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git（或者点击Download ZIP下载压缩包）
注：拉取代码时切勿关闭网页
新建YOLOv5的专属虚拟环境并激活环境
conda create -n yolov5 python==3.9（python>=3.5可自定义指定版本）
输入y
输入activate yolov5 进入虚拟环境（以下操作均在虚拟环境中进行）
进入PyTorch官网https://pytorch.org/get-started/previous-versions/，找到对应的版本
设置清华源镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
设置pytorch镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
输入命令
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0
注：一定要把后面的-c pytorch去掉，不然还是使用默认源下载
测试是否安装成功
输入python进入编程环境
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda_version)
若输出以下结果，则安装成功
输入 exit() 退出编程环境，cd 到YOLO5文件的根目录下，安装YOLOv5所依赖的库，输入命令 pip install -r requirements.txt
进行图片检测
python detect.py --source ./data/images/ --weights ./weights/yolov5s.pt
配置完成！
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