yolov5踩过的初坑（关于detect代码可以调用gpu而训练代码无法调用gpu的问题）

第一次写博客，如有不妥之处，还请谅解。

初遇这个问题是在笔记本上测试训练代码遇到的，起初以为是笔记本配置太低（windows10 64位显卡NVIDIA GeForce MX350, 2048.0MB），后来又用服务器试了试，依旧是存在detect可调用gpu，但训练代码无法调用gpu的问题，检查了两天发现问题，并已解决。

yolov5原理+环境搭建+代码测试啃了一个月，还不是很熟，环境搭建途中遇到的问题也是各种找度娘，各种看博客，发现有个问题，我遇到了，但是百度不到，所以就把我的解决办法发出来，如果不对，请指教*^-^*

起初我以为是cuda版本问题（之前因为驱动的问题，cuda版本为10.2），后来将驱动版本更新至11.1，发现笔记本训练代码可运行，有检查了很久服务器的更新问题，也将驱动版本更新至11.1，却依旧存在问题。紧接着，我发现服务器detect和train 的run窗口路径不一致，而笔记本是一致的，如下图：

服务器train路径

路径明显不对，附上detect路径和yolov5环境搭建路径图

detect路径图如下：

环境路径：

明显train的路径不对，因此，解决办法就是修改train的默认路径，操作如下：

步骤一：

步骤二：确认并修改默认路径（使路径与环境路径保持一致）

修改完毕，看看结果吧

完美，之前一度想着要不就卸载pycharm试试，后来突然发现一个路径的问题，嘿嘿。用了gpu速度明显提升，之前服务器cpu跑了15个小时，用gpu后只用了0.6个小时奥o(*￣▽￣*)ブ别的问题基本都可以百度到，博客里都涉及到，这个问题是我遇到没搜到的，所以就发出来啦。一起学习吧~

完结，撒花*★,°*:.☆(￣▽￣)/$:*.°★* 。

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