怎么在conda里面查看yolov5训练是否会调用显卡

在 Conda 环境中，如果你想确认 YOLOv5 训练是否使用 GPU，你可以通过以下步骤进行检查：

1. 首先，打开终端或者命令提示符，并激活你的 Conda 环境，通常你会使用 `conda activate [环境名]` 命令。

2. 安装 PyTorch 或 torchvision（YOLOv5 可能依赖这些库）之前，确保已安装相应的 CUDA 和 cuDNN 版本，因为它们允许 PyTorch 调用 GPU。你可以使用以下命令检查 CUDA 版本：

   conda list | grep torch

如果看到类似于 `torch-nightly-cuda[version]` 或 `pytorch-gpu` 类似的输出，说明环境中包含了支持 GPU的 PyTorch。

3. 确认环境是否启用了 GPU 训练：

   python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

如果返回 `True`，则表明 PyTorch 已经检测到可用的 GPU 并且可以在训练时使用。

4. 检查 YOLOv5 模块是否指定了 GPU：

   python -m detectron2.utils.collect_env

在输出信息中查找 `CUDA Version` 和 `Available GPUs`，如果能看到 GPU ID，则说明 YOLOv5 会利用GPU进行训练。

总之，如果安装了 CUDA、cuDNN，并且在 PyTorch 中设置了 GPU，那么 YOLOv5 应该会在适当条件下使用 GPU 进行训练。