如何在Windows系统上搭建YOLO目标检测的深度学习环境，同时确保CUDA、CUDNN以及PyTorch的正确安装与配置？

在Windows系统上搭建YOLO目标检测的深度学习环境，关键步骤包括检查GPU兼容性、安装CUDA、配置cuDNN以及安装PyTorch。首先，通过运行`nvidia-smi`命令检查GPU驱动程序是否安装正确，并确认支持CUDA的版本。根据GPU驱动的版本，下载对应版本的CUDA工具包。例如，如果驱动版本支持CUDA 11.7，则从NVIDIA官网下载CUDA 11.7版本，并进行安装。

参考资源链接：[深度学习环境配置：CUDA+CUDNN+YOLO安装步骤](https://wenku.csdn.net/doc/7pmp06ghoj?spm=1055.2569.3001.10343)

安装CUDA后，需要下载并安装cuDNN库。这通常涉及到加入NVIDIA的开发者计划以获取下载链接，下载指定版本的cuDNN压缩包，并将解压后的文件夹放置在CUDA安装目录下。

接下来，创建Python虚拟环境以隔离开发依赖。推荐使用conda，因为其对CUDA和cuDNN的支持较为完善。可以使用`conda create -n yolo_env python=3.9`命令来创建一个新的环境，并使用`conda activate yolo_env`命令激活它。

最后，安装PyTorch及其依赖 torchvision 和 torchaudio。在激活的虚拟环境中，使用命令`pip install torch torchvision torchaudio`进行安装，确保指定的PyTorch版本与CUDA版本相匹配，例如`pip install torch==1.11.0+cu116 torchvision torchaudio -f ***`。

完成以上步骤后，你的Windows系统上应该已经配置好了YOLO目标检测所需的深度学习环境，可以进行GPU加速的图像处理任务。为了更好地理解YOLO的安装和使用，不妨参考这份资料：《深度学习环境配置：CUDA+CUDNN+YOLO安装步骤》。这份教程详细记录了从零开始搭建环境的每一个步骤，确保用户能够顺利进行图像处理和目标检测任务。

参考资源链接：[深度学习环境配置：CUDA+CUDNN+YOLO安装步骤](https://wenku.csdn.net/doc/7pmp06ghoj?spm=1055.2569.3001.10343)