前言
也是看别人的博客，碰了很多坑，将近一上午才部署明白。所以在开始之前请大家一定要明确对应版本！请按照步骤一步步来。除此以外，请大家自行下载好YOLOV5源码并解压保存， ONNX > CoreML > TFLite">GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
一、Anaconda3下载与安装
Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform进入官网，可以不要下载最新版，目前最新版对应Python3.9，版本过于新后面的PyTorch也会面临更新问题，不如使用低版本！！上图
我下载的是2020年11月的，对应Python3.8.5版本，其实用2021年05版本也没问题。但是Python版本不要太新！安装过程很简单，我只上几张重要的图，不重要的图全部都点Next！！错不了。
这里全选，第一个表示自动配置环境变量，第二个表示配置Python3.8版本。后面安装好之后有两个选项取消掉（哎呀，你不取消又有什么关系呢？不影响使用）。至此，Anaconda安装完成！
二、利用Anaconda3下载PyTorch
2.1 左下角找到Anaconda Prompt
2.2 创建PyTorch环境
conda create --name pytorch pyrhon==3.8
接下来还需要手动输入一个“y"！！！！ 等待安装即可
2.3 查看pytorch环境并激活
显然，除了base环境，还多了一个我们自己创建的pytorch环境。接下来，激活pytorch环境。
conda activate pytorch
激活后， 可以看到前面的base变成了pytorch环境了。ok，接着咱们来安装pytorch。
2.4 安装PyTorch
Start Locally | PyTorch进入页面后来到这里，选择如下图所示配置（啊？为什么你选CPU啊？因为我没有英伟达独显，所以也用不了CUDA，如果你们有英伟达显卡，记得选CUDA！！）至于CUDA部分我忽略了，因为我没有安装，但我想安装起来应该差不多吧。
将上图红框部分复制下来，即
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
在我们刚刚已经进入的PyTorch环境中输入即可
这个过程中也需要手动输入一个“y"！！！如果在你安装过程中没有全部下载成功，那么就重复执行几次这条指令！！
2.5 验证PyTorch是否安装成功
首先激活pytorch环境，再使用python，其次调torch库，最后输出torch的版本号！
import torch torch.__version__
如果做到这里你一帆风顺，可以直接看第三章。但是！！！并不是所有人都是一帆风顺的，比如我，我做到这里输入Import torch报错：No module named "torch"！！我试了很多方法，最后换了个思路：检查在pytorch环境中是否真的安装了pytorch。
进入到pytorch环境的文件夹，在菜单栏输入cmd
再输入一次
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
然后，我再测试一次，不报错了！
三、在PyTorch中安装Opencv
这一步很简单，先进入Anaconda Prompt控制台，激活PyTorch环境，下载opencv即可。
pip install python-opencv
完成后记得测试opencv
import cv2 cv2.__version__
如果没有。那么就和第二章末尾一样，首先进入pytorch环境，再执行一次cv安装指令即可。
pip install python-opencv
四、PyCharm环境搭建
此处略过PyCharm下载与安装。
4.1 打开下载好的detect.py文件
4.2 设置编译配置
选择detect.py
4.3 设置解释器
这里设置我们第二章设置好的pytorch框架。
五、测试效果
一切准备就绪后，点击编译，奇迹出现！若你出现No module named "XXXXX"，请继续往下看。
并在runs文件夹中可以看到检测结果...
六、依赖库的补充安装
首先，在Anaconda Prompt中激活pytorch环境
conda activate pytorch
其次，依次安装依赖库，缺什么安装什么。例如，缺少pandas库，则：
conda install pandas
