在conda里面怎么设置yolov5 用显卡训练

在Conda环境中安装并使用YOLOv5在GPU上进行训练，需要遵循以下步骤：

1. **创建新环境**:
- 首先，打开终端或命令提示符，确保已激活你的conda环境。如果没有，可以使用 `conda create` 创建一个新的Python环境，比如：

     conda create -n yolov5 python=3.7 torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

这里指定了PyTorch库以及对应版本的CUDA工具包。

2. **激活新环境**:

   conda activate yolov5

3. **安装YOLOv5**:

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5
   pip install -qr requirements.txt

4. **检查GPU可用性**:
确保你的系统能够识别到GPU，可以运行 `python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"` 来确认。如果返回True，说明有GPU可用。

5. **配置环境**:
在`yolov5`目录下，打开`detect.py`文件，找到`device = 'cuda:0'` (或根据实际情况调整设备号)，这会指定使用GPU。保存并关闭文件。

6. **训练模型**:
运行训练脚本，例如，如果你想要从头开始训练模型，可以执行：

   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --img 640 --batch 8 --epochs 100

这里的参数可以根据你的硬件资源和需求调整。