Ubuntu18.04+yoloV5环境搭建

注意事项：一定要找对应匹配的版本安装，否则那就是教训！*

1. 查询命令 nvidia-smi -L
   
   显示有2个显卡，第一个720的算力低，不支持pytorch1.6,最高支持1.2，但是yoloV5要求1.6以上，所以在使用过程中禁用掉第一个。
   下来所有的安装都以3070为准。

1. 下载显卡驱动

   显卡驱动地址
   

2. 查看是否安装成功
   命令：nvidia-smi
   
   驱动的版本是470.57；最高支持的CUDA版本是11.4版本。

1. 下载CUDACUDNN
   CUDA下载地址
   CUDNN下载地址
   由于外网下载比较慢。分享我下载的一些版：

   链接：https://pan.baidu.com/s/1RluZ3hX3I_Q5yH8BpfHtYA
   提取码：nabv

2. 安装
   将下载好的文件放到指定位置，具体参考这个博文.详细安装过程

具体安装参考：Anaconda+Pycharm

1. 下载
   pytorch下载连接
   注意：由于我的CUDA11.1，所以我的pytorch用的是pytorch1.8.0

2. 安装

   1）首先通过conda activate进入conda终端；
   2）创建虚拟环境 conda create -n py1 python=3.7
   3）进入虚拟环境conda activate py1
   4）找到你下载的pytorch的文件，直接安装

1. yolov5下载

   yolov5下载地址
   

2. 下载后解压，在打开终端，进入该文件夹，输入以下命令配置环境：pip install -r requirement.txt

3. 若安装完，还有一些没安装完，则直接pip安装
   若安装torchvirsion时候，一定注意版本对应。

windows安装教程，详细