（请先看这篇文章：本博打开方式！！！请详读！！！请详读！！！请详读！！！_Cat-CSDN博客）
这一篇博文和这一篇有异曲同工之妙，有兴趣的同学可以看一下：目标检测第5步：如何在Windows 10系统下，搭建YOLOv5（5.0）环境？保姆级，没有人比这个更详细了（更新时间2022.3.22）_liO_Oil的博客-CSDN博客_yolov5环境搭建win10
需要安装Python，不会安装Python的同学，看这篇博文： 一、Pytho第一课——Python安装及配置路径方法（最详细小白教程，没有之一。如若不懂，不是还可以私信嘛!对吧？）_Cat-CSDN博客
一、下载YOLOv5源代码
如何下载YOLOv5源代码见：目标检测第5步：如何在Windows 10系统下，搭建YOLOv5（5.0）环境？保姆级，没有人比这个更详细了（更新时间2022.3.22）_liO_Oil的博客-CSDN博客_yolov5环境搭建win10
二、在Pycharm中配置YOLOv5的虚拟环境
稍等片刻，就会把项目需要的包都安装好，这也是我们所说的环境就配置好了，但是，到这里还没有结束！一定得看完，还有第三章。（如果你的电脑不是很好，没有独立显卡，那么就不用往下看了，你的环境已经配置好了）
如果是需要将YOLOv5移植到安卓手机的同学，这里建议，将下图中的红框里的#号去掉，并保存。
复制好上一副图的命令后，点击屏幕左下角的Terminal，如下图所示：
安装成功了，如果中途出现下载缓慢、失败，可以更换一下软件源（不会的可搜索“Pycharm更换软件源”）。
三、替换PyTorch以及Torchvision
因为Pycharm刚刚安装的PyTorch以及torchvision版本太低（或者是CPU版本的），所以我们需要到PyTorch官网下载更新的版本。但是在下载之前我们的查看一下CUDA的版本。没有CUDA的建议看这篇博文下载：目标检测第3步：如何在Windows 10系统下安装CUDA（更新时间2022.03.22）_liO_Oil的博客-CSDN博客下载、安装完成之后，可以在cmd命令框中输入以下命令查看CUDA版本：
nvcc --version我的CUDA版本是11.1，所以直接跳到PyTorch官网Start Locally | PyTorch下载最新的PyTorch。
输入命令并敲击回车之后，就开始开始下载了，下载安装成功之后，会把旧版本直接卸载掉（torch里就有torchvision了，不用去下载torchvision了）
至此，在Pycharm中配置YOLOv5环境就成功了。
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这一篇博文和这一篇有异曲同工之妙，有兴趣的同学可以看一下：目标检测第5步：如何在Windows 10系统下，搭建YOLOv5（5.0）环境？保姆级，没有人比这个更详细了（更新时间2022.3.22）_liO_Oil的博客-CSDN博客_yolov5环境搭建win10
需要安装Python，不会安装Python的同学，看这篇博文： 一、Pytho第一课——Python安装及配置路径方法（最详细小白教程，没有之一。如若不懂，不是还可以私信嘛!对吧？）_Cat-CSDN博客
一、下载YOLOv5源代码
如何下载YOLOv5源代码见：目标检测第5步：如何在Windows 10系统下，搭建YOLOv5（5.0）环境？保姆级，没有人比这个更详细了（更新时间2022.3.22）_liO_Oil的博客-CSDN博客_yolov5环境搭建win10
二、在Pycharm中配置YOLOv5的虚拟环境
稍等片刻，就会把项目需要的包都安装好，这也是我们所说的环境就配置好了，但是，到这里还没有结束！一定得看完，还有第三章。（如果你的电脑不是很好，没有独立显卡，那么就不用往下看了，你的环境已经配置好了）
如果是需要将YOLOv5移植到安卓手机的同学，这里建议，将下图中的红框里的#号去掉，并保存。
复制好上一副图的命令后，点击屏幕左下角的Terminal，如下图所示：
安装成功了，如果中途出现下载缓慢、失败，可以更换一下软件源（不会的可搜索“Pycharm更换软件源”）。
三、替换PyTorch以及Torchvision
因为Pycharm刚刚安装的PyTorch以及torchvision版本太低（或者是CPU版本的），所以我们需要到PyTorch官网下载更新的版本。但是在下载之前我们的查看一下CUDA的版本。没有CUDA的建议看这篇博文下载：目标检测第3步：如何在Windows 10系统下安装CUDA（更新时间2022.03.22）_liO_Oil的博客-CSDN博客下载、安装完成之后，可以在cmd命令框中输入以下命令查看CUDA版本：
nvcc --version我的CUDA版本是11.1，所以直接跳到PyTorch官网Start Locally | PyTorch下载最新的PyTorch。
输入命令并敲击回车之后，就开始开始下载了，下载安装成功之后，会把旧版本直接卸载掉（torch里就有torchvision了，不用去下载torchvision了）
至此，在Pycharm中配置YOLOv5环境就成功了。