关于yolov5环境搭建出现的问题

        在搭建yolov5时，会出现一些环境出错的情况，我第一次安装的是cuda11.4版本，没有与之对应的pytorch版本，而且在下载torch时，误下载了cpu的版本，所以出现了只使用了cpu训练模型。

例如搭建gpu环境时，需要注意的几点情况：

1.下载的Cuda环境不一定需要与系统给的匹配，会出现在yolov5训练过程中出现NAN的情况。例如下载cuda11.4，而与之匹配的torch并没有11.4的版本；

 如果下载的11.4版本，可能会在训练过程出现P,R,L是Nan的情况，如下：

所以最好使用cuda10.2，并且下载与之对应的cudnn版本。

2.下载torch：

torch的官网：PyTorch

下载的版本需要与cuda对应，并且需要参照自己的python版本， 但是一般网速较慢，所以会出现一些read time out，可以直接手动下载与之对应的版本，并且最好在pycharm的terminal终端进入下载的文件夹下使用 pip install ***.xml 。

自己下载pytorch版本的网址是https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

先在torch的官网查看自己下载的版本，搜索对应的版本，例如使用的是python3.9，cuda10.2，使用的是windows系统，

可以看到run the command：

pip3 install torch==1.9.1+cu102 torchvision==0.10.1+cu102 torchaudio===0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 可以进入https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 搜索对应版本，切记不要下载cpu版本，cu102对应的是cuda10.2，torch==1.9.1，cp39对应的是python3.9，，如此依次下载torch，torchvision，torchaudio，然后按次序使用pip安装即可.

最后检验即在yolov5下

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

如果显示的版本是自己要下载的版本并且是gpu版，available如果为True，那么torch对应成功。