PaddleDetection 环境配置详细过程

PaddleDetection 环境配置详细过程,第1张

PaddleDetection 环境配置详细过程

前言:学习目标检测有一段时间了,现在准备学习下百度的pp-yolo-e 这个轻量级模型。

一、github 下载源码

1.进入paddle的GitHub官网。

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.com

2.下载paddledetection,点击【Download ZIP】下载到指定位置。

二、paddle环境配置

1.在开始菜单中找到Anaconda3,打开Anaconda Prompt 命令窗口。

2.创建paddledetection的环境名称

conda create -n paddledet python=3.7 //其中paddledet为环境名称,python=3.7指定python为3.7版本

//输入y,完成安装其他包
done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate paddledet
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

3.激活刚才创建的环境

conda activate paddledet 


(paddledet) F:\Fan\own\result>  //路径前面显示(paddledet),表示已经进入paddledet环境

4.安装cuda 、cudnn
本机安装的NVIDIA 显卡为2080TI ,对应cudatoolkit=10.2.89 cudnn=7.6.5
如果是30系列的显卡,安装cuda 11.0及以上版本

conda install cudatoolkit=10.2.89 cudnn=7.6.5


输入y,等待安装完成即可。

5.检测系统:确认Python和pip是64bit,并且处理器架构是x86_64(或称作x64、Intel 64、AMD64)架构,目前PaddlePaddle不支持arm64架构。下面的第一行输出的是”64bit”,第二行输出的是”x86_64(或x64、AMD64)”即可:


(paddledet) F:\Fan\own\result>python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"
64bit
AMD64

6.安装PaddlePaddle的版本,本文采用最新的release/2.4,对应PaddlePaddle版本为>=2.2.2

7.在官网文档中找到对应paddlepaddle 2.2版本的安装命令

conda install paddlepaddle-gpu==2.2.2 cudatoolkit=10.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

8.验证是否安装正确,出现PaddlePaddle is installed successfully!表示安装成功。

(paddledet) F:\Fan\own\result>python
Python 3.7.13 (default, Mar 28 2022, 08:03:21) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import paddle
>>> paddle.utils.run_check()
Running verify PaddlePaddle program ...
W0419 10:06:43.833925 26680 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.5, Driver API Version: 11.1, Runtime API Version: 10.2
W0419 10:06:44.232573 26680 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6.
PaddlePaddle works well on 1 GPU.
PaddlePaddle works well on 1 GPUs.
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.

10.安装其他工具包

pip install -r requirements.txt

....

Successfully installed Babel-2.9.1 Cython-0.29.28 Flask-Babel-2.0.0 Jinja2-3.1.1 MarkupSafe-2.1.1 PyYAML-6.0 Werkzeug-2.1.1 bce-python-sdk-0.8.64 cfgv-3.3.1 click-8.1.2 colorama-0.4.4 cycler-0.11.0 distlib-0.3.4 et-xmlfile-1.1.0 filelock-3.6.0 flake8-4.0.1 flask-2.1.1 fonttools-4.32.0 future-0.18.2 identify-2.4.12 importlib-metadata-4.2.0 itsdangerous-2.1.2 joblib-1.1.0 kiwisolver-1.4.2 lap-0.4.0 matplotlib-3.5.1 mccabe-0.6.1 motmetrics-1.2.5 nodeenv-1.6.0 opencv-python-4.5.5.64 openpyxl-3.0.9 packaging-21.3 pandas-1.3.5 platformdirs-2.5.2 pre-commit-2.18.1 pycocotools-2.0.4 pycodestyle-2.8.0 pycryptodome-3.14.1 pyflakes-2.4.0 pyparsing-3.0.8 python-dateutil-2.8.2 pytz-2022.1 scikit-learn-1.0.2 scipy-1.7.3 shapely-1.8.1.post1 shellcheck-py-0.8.0.4 sklearn-0.0 terminaltables-3.1.10 threadpoolctl-3.1.0 toml-0.10.2 tqdm-4.64.0 typeguard-2.13.3 typing-extensions-4.2.0 virtualenv-20.14.1 visualdl-2.2.3 xmltodict-0.12.0 zipp-3.8.0

11.安装paddledet

python setup.py install
三、后记

Paddle 的文档资料相当丰富,直接看官方文档也能快速上手。

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/langs/714289.html

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