系统重新安装之后就没用过这个东西，今天心血来潮，运行的时候发现跑不动了。由于盘符全部都变了，只能重新配置环境，安装好之后发现依然报错。
Yolov5 Android torchscript方式集成
搜索了一下，目前要在手机端实现yolov5检测，找到了如下三种方式：
- tocrchscript方式，也就是目前本文采用的方式，参考链接：https://blog.csdn.net/djstavaV/article/details/118078013
- ncnn方式，参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/275989233?utm_source=qq https://zhuanlan.zhihu.com/p/400975662
- tf-lite方式，参考链接：https://github.com/zldrobit/yolov5
PyTorch GPU 与虚拟内存
接引前文《Windows 10 yolov5 GPU环境》，配置完成之后，一度因为虚拟内存没什么太大用处。原有设置的虚拟内存c盘（系统盘）为4096-8192。在我将虚拟内存改成1024-2048之后，然后tm报错了。就是上面的的这个错误：RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution。但是实际上，错误和cuda没有直接关系，目前我还不太清楚为什么虚拟内存直接关系到了cuda的运行环境，或者说pytorch的运行环境。网上搜了一下也没找到相关的资料，主要应该是我的理解太浅显。
Windows 10 yolov5 GPU环境
网上关于yolov5 gpu环境搭建的文章也是一抓一大把，但是实际上好用不好用并不清楚。所以要想按照那些所谓的教程安装配置，很可能会失败。当然按照我的文章进行安装配置也可能会失败。逼乎上有个帖子问新手学习一门语言该不该用ide，还有一大群人建议新手配置各种环境，用sb vim等编辑器，配置各种执行路径，各种源代码路径、库路径。这tm一个ide就解决的问题，非得折腾半天，这是为了让没入门的赶紧放弃？
我简单的说一下我的安装流程：
1.下载cuda安装文件，https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exe_network 安装cuda，默认一路next 即可。
2.安装pytorch-gpu，yolov5的运行环境主要依赖于pytorch。通过官网https://pytorch.org可以找到对应的安装命令：
