今天用Yolov5目标检测模型进行Flask部署的时候，遇见一个问题：RuntimeError: "slow_conv2d_cpu" not implemented for 'Half'。在王宏网上查阅了很久，发现大多数都是在讲有关Half的精度问题。
具体报错如下：
他人的解决方案
这里先讲下Half()函数的作用：
torch.half()函数将模型的所有浮点参数和缓冲区转换为半精度(16位)浮点数。这可以减少内存占用并提高计算效率，同时保持较高的计算精度 。
这里给出我在网上找到的一些解决方案：
- 解决报错：“slow_conv2d_cpu“ not implemented for ‘Half‘ | 训练DreamBooth
- 复刻yolo系列时出现的BUG及解决方法
以上问题在进行网页前端部署的时候可能解决不了问题，但是训练的时候应该还是有用的。
我的解决方案
在查阅很久没有找到合适的解决方案的时候，我想着是不是自己torch版本和torchvision版本不匹配的缘故，所以我查看了自己安装的库，如下：
可以清晰的看到，我的torchvision版本确实和我的torch版本不太匹配，因此我进入到pytorch官网，重新安装了版本以后，我的库版本具体如下：
最后，完美的解决了问题，并部署成功。
具体解决步骤为如下：
- 首先，进入pytorch官网；
- 查找到自己适应的版本，这里我们选择查看以前的版本。
- 选择自己的版本，这里我的是torch==1.13.1+cu117的，具体命令为：
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
- 最后复制该命令到终点，进行安装对应版本的库。安装成功后如下：
