入手3060显卡真香，却不知如何配置YOLOv5环境？

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！！

（文采有限、排班不佳，望各位读者多多包涵）

最近本人刚入手联想的r9000p/RTX3060系列笔记本，作为学生党使用真香~

但随之而来的问题就是由于硬件导致一些软件环境搭建十分繁琐，本人在学习机器视觉时需要借助YOLOv5来进行预训练，AI圈都知道深度学习跑起来需要NVIDIA显卡，但是3060显卡却不知如何正确匹配对应版本的pytorch，匹配之后YOLOv5依然无法正常运行到想要的结果。

就以上问题，本人在此发表一篇博客，希望对各位读者起到一定帮助，同时作为以后自己搭建的参考。

1、进行YOLOv5训练的第一步就是配置一个虚拟环境（默认读者已经安装了Anaconda和pycharm），这边我们点击下方红勾，输入代码

conda create -n yolo python=3.8.5

创建一个名为yolo，python版本为3.8.5的虚拟环境(如果名字不同请记住自己的环境名)

 2、虚拟环境创建成功后，输入exit()退出虚拟环境，打开你从网上下载、用yolov5实现的小demo，这边我也可以给各位推荐一个我看过的up主的视频链接(视频内含其口罩demo下载)

手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型_哔哩哔哩_bilibili

在你的demo下载完成后找到下载的文件夹，输入cmd，如下图：

选中输入cmd之后开启终端模式，如下图所示

 在此路径下激活刚刚你创建的虚拟环境，输入代码为：

 activate yolo

红框为你的虚拟环境名，表示此demo已经在虚拟环境下运行。

 3、在正式的YOLOv5环境准备前，还需要一个关键步骤就是修改镜像源，修改代码如下：

conda config --remove-key channels
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
pip config set global.index-url http://www.kaotop.com/file/tupian/20220411/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt

进行训练，发现报错！！！蓝色线为报错提示。

 修改，进入红色线的文件路径，磁盘不同、虚拟环境名字不同，路径中间也会有差异一定

E:\StudyTools\Anaconda\conda\envs\yolo\Lib\site-packages\torch\nn\modules

打开此upsampling.py文件，将代码注释并增添一行，之后就可正常运行，出现结果。

再次执行代码，结果储存在第三条红线文件夹路径内，成功！！！撒花

 之后就是修改为你的数据集进行代码上的各种修改，我也正在摸索，就不在此多谈了。

在此感谢b站up主肆十二-