网上查里很多方法，多是说cuda版本不对应问题，试了很多方法（大约10+种）都没有解决问题。心态都要崩里，最后一贼厉害的同时来解决里。实际上就是一个软连接的问题。第一步找到左上角的run -->edit configurations。1.在pycharm中设置环境变量。OK就这样问题解决里。

导出的 ONNX 模型的输入形状是静态的，通常是基于训练时的输入尺寸（默认 640x640， batch size = 1）。3.用：python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx --dynamic得到yolov5s.onnx。导出的 ONNX 模型支持动态输入尺寸。输入图片可以是任意尺寸，不局限于训练时的尺寸（即我w, h, batch

1. 先安装包： pip install onnxonnxruntimenetrononnxruntime-gpu-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。

使用以下命令构建镜像，假设你要将其命名为 xdd：docker build -t xdd .关于Dockerfile 里的CMD ["python", "DetectAPI.py"]。指的是：容器启动时自动执行的命令。既，你把镜像创建成功后，你只要启动容器，容器就会自动执行 python DetectAPI.py (py文件改成自己要执行的)（如这里，我的项目名称是yolov5-7.0-docke

使用以下命令构建镜像，假设你要将其命名为 xdd：docker build -t xdd .关于Dockerfile 里的CMD ["python", "DetectAPI.py"]。指的是：容器启动时自动执行的命令。既，你把镜像创建成功后，你只要启动容器，容器就会自动执行 python DetectAPI.py (py文件改成自己要执行的)（如这里，我的项目名称是yolov5-7.0-docke

使用labelme标注数据先标注框，把框标注完再标注关键点（关键点不要一张图片全部类别标完，现把所有图片的某一类关键点标注完，再回来标注另一类，依次类推。。。原因（快且不易错））1.标注框2.标注关键点标注完后在图片文件夹李会有对应的json文件（如图）使用此代码可视化检查数据。

使用labelme标注数据标注完后在图片文件夹李会有对应的json文件（如图）使用此代码可视化检查数据。

拉取成功，再次重新构建镜像。

解决：(加侦测任务)

使用labelme标注数据标注完后在图片文件夹李会有对应的json文件（如图）使用此代码可视化检查数据。