目标检测学习过程

1.安装Anaconda及conda使用

• https://blog.csdn.net/tqlisno1/article/details/108908775?

2.cuda和cudnn的下载、安装、链接和环境变量配置

• 下载安装：
  https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111401628
  https://blog.csdn.net/m0_37605642/article/details/98854753
• cudnn注册不成功，迅雷下载
  https://blog.csdn.net/qq_40004311/article/details/105076869

3.pytorch安装

• https://blog.csdn.net/qq_46092061/article/details/119153893?

检测pytorch是否安装好    
import torch      
torch.cuda.is_available()

4.安装Vscode

• https://blog.csdn.net/Zhangguohao666/article/details/105665412?

4（副）安装pycharm

• 下载及配置之前创建的虚拟python环境

安装 jupyter notebook      
conda install nb_canda

5.学习Pytorch

1. python两大法宝： dir() help()
2. 三种代码运行方式：python文件、python控制台、jupyter（各有优势，混合使用）

6.学习YOLOV5

1. 预测 detect.py
2. 训练 train.py