在使用pip安装yoloV5依赖时，可能会下载到torch而非pytorch，但依然可以进行CPU训练。为正确安装pytorch，需手动下载并安装cudatoolkit、cudnn，以及特定版本的pytorch、torchvision和torchaudio。有时即使版本对应，也可能因不可下载而需选择其他可用版本。例如，pytorch1.12.1可能不可用，但1.12.0可以。
yoloV5中遇到的坑
使用pip install -r requirement.txt下载依赖，所下载的是torch而非pytorch，且依然能用cpu训练
解决方法
自行下载pytorch和其他依赖
pytorch安装步骤：
- 安装cudn显卡驱动（nivida官网下载）
- anaconda下载cudatoolkit，cudnn（依赖cudatoolkit），pytorch（依赖cudatoolkit、cuda和python），torchvision和torchaudio（依赖）
例：cudatoolkit _11.3.1 cudnn-8.2.1-cuda11.3_0 pytorch-1.12.0-py3.9_cuda11.3_cudnn8.0 torchvision-0.13.0-py3.9_cu113
conda install cudatoolkit=11.3.1 cudnn=8.2.1 pytorch=1.12.0 torchvision=0.13.0
** 有时候版本对应但是仍然无法下载，比如上述例子中pytorch-1.12.1-py3.9_cuda11.3_cudnn8.0无法下载，但1.12.0可以下载 **
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