【yolov5环境配置（cuda10.1/10.0+pytorch1.2.0+torchvision0.4.0+python3.7】

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pytorch1.2.0+torchvision0.4.0的下载

默认源码、anaconda、cuda10.1和对应cudnn都已安装好。

1. 下载地址 ：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html；
2. 选择如下 ：
   
   注：
   ①如果要下载cpu本本就选择cpu， 如果要下载gpu版本就选择cu.
   ②这里cu100对应cuda 10.0 ，实测cuda10.1也是可用的。（cuda10.1对应的torch版本没有1.2.0）
   ③cp37 表示适用于 python=3.7.
   ④win_amd64 表示适用于64位系统

安装

第一步：创建一个名为yolov5的虚拟环境

conda create -n yolov5 python=3.7

第二步：激活当前虚拟环境

conda activate yolov5

第三步：安装pytorch1.2.0

pip install 你的本地路径\torch-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple（这里加了镜像源）

第四步：安装torchvision0.4.0

pip install 你的本地路径\torchvision-0.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

第五步：安装相关包
如果Github上的源码有requirements.txt是比较靠谱的，如果没有那就只能自己一个一个敲了。

pip install -r 你的requirements.txt所在的本地路径\requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

到这里就环境配置就成功了！！