吴泽1999
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YOLOv5，CUDA11.0的配置方法

1.安装CUDA11：

官网下载：CUDA Toolkit - Free Tools and Training | NVIDIA Developer。

YOLOv5，CUDA11.0的配置方法_第1张图片

然后正常安装

最后再虚拟环境中用nvidia-smi查看是否安装好了

YOLOv5，CUDA11.0的配置方法_第2张图片

2.安装torch

可以从这里https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html找GPU版本的torchvision和torch：cu111/torchvision-0.9.1%2Bcu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl以及cu111/torch-1.8.1%2Bcu111-cp39-cp39-win_amd64.whl

YOLOv5，CUDA11.0的配置方法_第3张图片

进入虚拟环境后，先安装torch，再安装torchvision。

测试是否安装成功：

3.安装requirements.txt

4.安装tensorboard

通过指令：pip install tb-nightly安装

5.如果torch、torchvision和CUDA版本不一致时

可以用：如下版本

CUDA11.0版本命令：pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

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