yolov5项目实战学习tensorrt（1）
yolov5怎么在tensorrt上部署，下面的github文档里面有详细介绍。
入口
安装gpu版本pytorch
问题描述：
NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
If you want to use the NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/
解决方案：
解决方法：
将python改为python3.8环境（当时查网上资料有个答主说的，我当时直接改成3.8了，没有验证3.7和3.6等是否可行）
安装nightly的pytorch，对应11.0的cuda版本
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11 -c pytorch-nightly
说白了，就是pytorch版本不对应，重新安装最新的即可。
另外要安装
conda install cudatoolkit=9.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/
conda install cudnn=7.4.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/
conda update --force conda
conda update conda
conda install -c anaconda cudnn
conda list cudnn
如何训练自己的样本