很好，我又来配置环境了，这次要求的是yolov5的环境配置，我是个魔鬼，所有的软件安装教程遇到我都得死，又是发疯的新专栏。
首先，咱得明白啥是cuda，为啥装它，这些网上都有，看过我也不记得。
重要的是装它之前我要知道一些基本知识，这是好多教程没讲的，上来就给文件包，cuda还分CPU和GPU，驱动和运行，这是一个雷，我已踩了，看下面这篇文章扫个盲先。CPU？GPU？+配置CUDA_i5 10400f cpu 能安装cuda吗_恒哥来了超神的博客-CSDN博客
cuda的驱动和运行版本是不一样的两种东西，建议都更新安装，具体区别参考这篇
选取cuda版本参考这位（讲的比较细，就看这一部分） ，这一部分一定要自己做，找到自己电脑对应版本的cuda，从官网下载。
记录一下我原本CUDA的版本11.6.99，这个99也太秀了
打开任务管理器>性能，就可以看到了GPU型号，我选择的是N卡的GPU1
在官网这样填好自己的型号，下载
下好了，出现这个窗口，意思“指定要保存驱动程序文件的文件夹”，它默认C盘，可惜我C盘要炸，那就存到别的盘里。
再选择 精简安装
更新完后cmd，输入nvidia-smi，查看我的CUDA Version（驱动版本）更新为12.2，哀家升级了
cmd输入nvcc -V查看自己的Cuda toolkit的版本，为11.6
选择的版本应该满足两点要求：
Cuda runtime version必须小于等于Cuda driver version，我的必须小于等于12.2。
在满足前提下，还要满足版本必须与显卡的算力相匹配。
算力参考这个表格和官网CUDA Legacy GPUs | NVIDIA 开发者
已知显卡型号GeForce 930MX，驱动版本是536.67，算力为5.0，那么安装的Cuda toolkit的版本应该在6.5-12.2之间，参考。
接下来要让Cuda toolkit的版本和pytorch版本匹配，对应关系参考
而我根据下面的问答选择的11.8版本的
Cuda toolkit 下载官网：
选择自定义安装，因为后三项之前已经安装过了，所有我没有选择安装，CUDA中我去掉了Visual Studio这项，因为没有用到，后面如果还要安装，可以继续用这个安装程序把需要的东西安装上去。
它默认的文件装在C盘，我改成E盘下同名文件，不要和之前解压的安装包CUDA文件路径一样，重新建一个文件夹。参考
cmd再次查看版本，已经变为11.8
首先我们也需要确当版本，在官网注册一个账号
参考http://t.csdn.cn/kI71C
我下载的是v8.9.2版的
把cudnn前3个文件夹复制到cuda toolkit的路径下
直接打开刚才的路径下的includecudnn_version.h进行查看，刚好为8.9.2
进入文件夹此电脑–空白处点击右键–点击属性–进入系统–点击高级电脑设置–环境变量，选中系统变量下的PATH这行编辑，参考
新建这四个环境变量
应用，完成
打开cmd，转到cuda toolkit目录下，执行如下指令，得到下面两张图，成功
卸载python是前提
我的cuda版本挺高的，选择anaconda较高版本的更容易适配成功，去官网或者清华镜像下载，但是不要用最新版本的（教程太少不详细，对新手不友好）
动手之前看看我的问题1（目录）
参考这篇，我的安装路径如下
cmd 输入conda --version，得到
继续打开系统配置环境变量的地方path
输入代码，运行成功，可以看到我的python版本是3.9.13，conda是22.9.0
C盘没有容量的，参考我的问题2中的尝试3继续做
参考
先切换镜像源为国内清华镜像源，在这两个的教程里有提供，然后
进入pytorch官网下载，pytorch最新适配cuda11.8版本的，则
得到命令，就能下载了，如下（注意要确定这是GPU版本）
接下来继续参考文档问题1中的方案
我安装的是专业版2022.2.2，参考http://t.csdn.cn/CtiCG
安装路径
之后就像教程里一样安装成功了
打开pycharm，点击插件
在搜索框中输入Chinese中文语言包，然后，重启
点击项目，点击左侧纯python，修改位置，点击使用此工具新建环境，修改位置和基础解释器，勾选继承全站点软件包，勾选main.py,参考这篇文章
右键点击pythonProject，新建文件目录code，右键code新建python.py文件，命名testGPU，输入代码，运行，测试
testGPU文件可能一开始运行的按键是灰色的，这是因为还在pycharm更新解释器，在最下面可以看到更新进程
之后就可以运行了，结果如下，成功
点击最上方的运行，点击调试配置
右击python，打开下面的文件，如果没找到testGPU，就打开脚本路径，修改环境变量
新建+环境命名PATH,输入路径，根据具体情况修改
再运行一次testGPU成功
参考
点击文件，打开项目，找到yolov5
自动弹出，取消（不知道这是什么）
打开右上角的设置一个小齿轮，配置项目环境，参考教程
打开以下的文件，点击右上角的安装要求
需要在anaconda下pytorch环境中安装的包，使用pip安装很快
运行detec文件
得到
图片标注成功
当我以为安装好pytorch后，开始测试，显示如下：
我先打算重新安装一下，又开始了
使用如下命令查询，安装包列表，发现根本没有pytorch的相关安装包
原因1：
有大佬说可能是cuda安装错了版本，没有分清GPU和CPU版本，参考这位的评论区，不止我一个这样，有点平衡了。在安装之前先看有没有N卡，看电脑的GPU和CPU。【Debug记录】深度学习Pytorch+Anaconda环境下常见报错的原因及解决方案 | 亲测已解决_conda安装pytorch出错_liuuu0的博客-CSDN博客
原因2：
我安装的Cuda toolkit 版本为11.6，而安装的pytorch为1.13.1版本，参考很多适配表，发现有部分博主说这两个版本不匹配，（我也不懂官网哪里查）
原因3：
参考可能是我的cuda环境配置太高了，安装的anaconda3中的python（3.7.6），conda（4.8.2）等安装包版本过低，需要单独升级，或者降低环境。
解决方法：我想试试安装较高版本的anaconda3和python和conda
重新下载anaconda3，如下这个版本的，csdn许多大佬最新更新的版本（建议不要选2023版的，现状教程少又不详细，对小白不友好）
参考这位的安装教程
打开cmd后验证conda版本为22.9.0，python是3.9.13
参考
创建环境
安装pytorch，出现如下情况，但是也能继续下
安装完查看环境中的安装包，如下
测试，成功
我直接进入应用里卸载带有11.6版本的软件
pytorch全都默认装到了C盘里
要怎么弄
尝试1：
我先进入pytorch虚拟环境中，输入命令尝试卸载
文件夹中没变仍然存在，conda命令卸载不行了
尝试2：
环境文件下有这个路径，是不是下载时设置一开始anaconda就设置在这个路径下，默认在就在ASUS里了，那么我更改路径他是不是会下载到别的路径里
参考
输入命令
得到如下
打开环境的文件夹，环境已被删除，pytorch安装包也被删除
然而C盘没有少多少，还有一个文件夹里都是文件
尝试3：（这部在安装完anaconda之后进行）
同学说是因为虚拟环境目录的问题，参考
打开cmd，输入conda info
我的默认路径为这三条，第一条就是在C盘，改了它
打开.condarc文件
conda info和conda env list查看，该环境路径已经在最上面了
但是我的文件夹还是只读，说明没有成功
打开该文件夹的属性，打开安全，点击user这行，编辑，修改权限，确定
报错，参考修改
成功修改
尝试4：
参考
输入：conda clean -a
清理了一部分
解决方法：清理pkgs 参考
系统默认E:Pythonanaconda3为base路径，真正的base路径无法默认使用，且创建一个新的pytorch环境后，出现两个相同名字，但路径大小写不一样的环境。
输入conda info
发现路径因为大小写的关系被分为E:Pythonanaconda3和E:PythonAnaconda3
打开.condarc都修改成大写，也没有用
修改环境变量里面的大小写，也没有用
暂时解决：（勉强能用）
在environments文件中删除小写路径E:Pythonanaconda3，该路径消失，但是打开anaconda时，环境并不在base下的大写路径中，需要使用activate base 转换，且base路径的shell level为2，但是不会产生两个pytorch环境了