查看当前你的电脑显卡支持的最高CUDA版本，后面的安装不能超过它：
nvidia-smi

安装Visual Studio

下载cuda toolkit
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
Windows默认路径：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

查看CUDA是否安装成功
nvcc -V

下载cuDNN
https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads
解压覆盖至cuda目录

通过NVIDIA提供的 deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe 来查看GPU的状态，两者均在安装目录的 extras\demo_suite文件夹中



conda create -n yolov10 python=3.9
conda activate yolov10




conda create -n yolov10 python=3.12.4

安装pytorch
# CUDA 12.4

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124


# conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia
# CPU Only
conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 cpuonly -c pytorch

在txt中删掉 pytorch、torchvision、torchaudio

pip install -r requirements.txt
pip install -e .