找到管理语言设置。
勾选utf-8即可。
另外有的电脑初始设置的时候内存是由电脑自行分配的，很可能在运行训练代码的时候出现显存溢出的情况，为了防止该情况的出现，我们需要在高级系统设置中对虚拟内存进行设置，如下。首先打开高级系统设置，点开性能中的设置。
在高级中找到虚拟内存的设置。
以d盘为例，这里我们将虚拟内存设置在4G到8G之间，其余操作一样。
其他盘也设置完成之后，点击确定之后按照电脑提示重启即可。
下载exe文件之后，直接下一步下一步按照默认安装就好，注意这里最好按照默认目录安装，否则可能导致安装失败的情况如下，安装完毕之后重启电脑，在命令行中输入
nvidia-smi，如果正常输出显卡的信息说明显卡驱动安装已经成功。
另外，这里多叭叭两句。很多的远古教程会教你去安装cuda和cudnn，这个过程非常麻烦，并且需要你注册nvidia的账户，由于众所周知的原因，账户注册就很繁琐。其实，在新版本的驱动安装中，就已经自带最新版本的cuda，比如我上图所示的在笔者驱动安装完毕之后已经自带了12.0的cuda，cuda这个东西是向下兼容的，后续的cudnn那些我们直接通过anaconda来安装就可以了，这样真的省心很多。
完成之后，比如我们用pycharm打开一个项目，在新版本的下方会出现命令行无法使用的情况。请使用管理员模型打开powershell。
然后执行执行指令set-ExecutionPolicy RemoteSigned，输入Y然后enter完成即可。
另外，在Pycharm的右下方是表示的是你所处的虚拟环境，这里先简单说下在pycharm中如何使用anaconda中创建的虚拟环境。
点击ok之后，右下角出现你的虚拟环境名称就表示成功了。
以上这些步骤完成之后，恭喜你，差不多一半的工作就完事了，剩下无非就是根据不同的项目来配置环境和执行代码了。嗷，对这里我们也说一下，如何在Pycharm中选Anaconda的虚拟环境。
为了加快后期第三方库的安装速度，我们这里需要添加几个国内的源进来，直接复制粘贴下面的这些指令到你的命令行即可。conda config --remove-key channels
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
conda create -n yolo pythnotallow==3.8.5
conda activate yolo
切记！这里一定要激活你的虚拟环境，否则后续你的库会安装在基础环境中，前面的小括号表示你处于的虚拟环境。conda install pytorch==1.10.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 # 30系列以上显卡gpu版本pytorch安装指令
conda install pytorch==1.8.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 # 10系和20系以及mx系列的执行这条
conda install pytorch==1.8.0 torchvisinotallow==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly # CPU的小伙伴直接执行这条命令即可
dir指令来查看是否有这个文件。pip install -r requirements.txt
之后，我们就需要为当前的项目选择虚拟环境了，这一步非常重要，有的兄弟配置好了没选环境，你将会遇到一堆奇怪的bug，选环境的步骤如下。首先点击，添加解释器。
三步走选择我们刚才创建的虚拟环境，点击ok。
之后你可以你可以右键执行main_window.py这个文件，出现下面的画面说明你就成功了。
数据集打开之后你将会看到两个文件夹，images目录存放图片文件，labels目录存放标签文件。
之后记住你这里的数据集路径，在后面的训练中我们将会使用到，比如笔者这里的F:\new_project\sfid\data\target_sfid。
go_train.py即可开始训练了。
执行go_train.py文件中，包含三条指令，分别表示yolov5中small模型、medium模型和large模型，比如我这里要训练s模型，我就将其他两个模型训练的指令注释掉就好了。
运行之后，下方会输出运行的信息，这里的红色只是日志信息，不是报错，大家不要惊慌。
以笔者这里的s模型为例，详细含义如下。
直接右键执行window_main.py执行即可，这里上两章效果图。
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