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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 .