yolov5配置gpu

YOLOv5是一个基于PyTorch的实时物体检测框架，为了配置GPU，你需要确保已经安装了必要的库，并按照以下步骤操作：

安装环境：首先确保你的计算机上已经安装了PyTorch和CUDA支持的GPU驱动。可以使用命令行工具（如pip）安装torchvision和yolov5的库：
pip install torch torchvision
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
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配置文件：打开yolov5/conf.py文件，找到device变量，将其设置为你想要使用的GPU，例如：
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
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如果你想指定特定的GPU ID，可以在device后面添加:0, :1等。

切换设备：在训练或运行模型之前，需要将所有数据加载到GPU上：
model = Model.train() # 或者model = Model.eval()
model.to(device)
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GPU加速：如果模型较大或数据集较复杂，启用混合精度（AMP，Automatic Mixed Precision）可以帮助提高训练速度，但需要安装apex库：
pip install -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu11x.html torchvision
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然后，在训练过程中加上amp=True。