YOLOv5的gpu训练环境安装（windows系统，anaconda虚拟python环境）

本人在用YOLOv5进行物体检测时，使用使用detect.py文件时无法调用gpu，下载了pytorch的gpu版本后代码运行会报错，错误信息说是CUDA环境不正确，为此整理了一下CUDA和pytorch环境的安装。

（由报错可知，detect.py选项无法运行并不是因为 gpu 环境未配置好，而是不能使用 gpu ，所以下载好 gpu 版本后，python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0 --device cpu依然可以使用 detect.py）

CUDA的版本安装

CUDA下载

在安装 CUDA 之前，先通过nvidia-smi在环境中的命令提示符中查询 CUDA 的最高版本号，如下图所示，只要 CUDA 的版本不高于 CUDA Version 即可，故而我选择下载12.1版本的 CUDA。

本人windows11系统，如下图白标所示下载