环境以及相关软件版本：yolov5(v5.0)、Ubuntu18.04、rknn-toolkit 1.7.3、rv1109
一.yolov5环境安装
1 conda安装
1.1 Anaconda 安装包：
在浏览器中打开 https://www.anaconda.com/products/individual 下载适合你的操作系统的 Anaconda 安装包（Python 版本根据需要选择）。建议选择 Python 3.x 版本，因为 Python 2.x 已经不再被支持。
1.2 环境变量配置：
安装完成后，配置一下系统环境变量，在PATH中新建（路径根据自己安装的路径配置），如下图：
1.3 重启电脑
1.4 验证：
终端里面输入conda --version，如果可以显示出版本号，证明安装成功。
2.yolov5（v5.0）环境安装
2.1创建虚拟环境：
win+R输入cmd，打开终端，最好是在比如D盘新建个yolo的文件夹，切到这个文件夹中进行后续操作。（python根据自己的版本更换）
conda create -n yolo python=3.10
激活当创建的环境：
conda activate yolo
报错：
我这边激活失败提示：IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'。
解决：
我用的是命令提示符，也就是cmd.exe。(如果使用bash、powershell就自己替换)
以管理员身份运行cmd.exe
conda init cmd.exe
再次激活：
2.2 安装pytorch：
需要在上一个激活的环境下运行：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch
2.3 下载yolov5 （V5.0）的源码
yolov5不同版本训练得到的pt模型会决定rknn模型转换的成功与否。我之前使用yolov5 (v7.0)训练出来的pt转换rknn后，在板卡运行就一直报段错误，但是用yolov5(V5.0)就可以正常运行。