YOLOv7目标检测(RTX 3050显卡)环境配置基础教程 |
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1.Anaconda安装:
安装Anaconda主要是搭建python的虚拟环境,之后我们进行yolov7的detect和train都会在终端进行; 下载官网:Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform 安装教程:b站较好的安装视频教程:P1有幸遇见-b站最全最简洁易学的深度学习环境配置教程Anaconda+Pycharm+CUDA+CUdnn+PyTorch+Tensorflow_哔哩哔哩_bilibili有幸遇见-b站最全最简洁易学的深度学习环境配置教程Anaconda+Pycharm+CUDA+CUdnn+PyTorch+Tensorflow共计7条视频,包括:安装前言--开场白--Anaconda的安装、2_Conda创建虚拟环境、3_PyCharm的安装和环境、解释器配置,可以run等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。 注意:环境变量两个都勾选,其他按照视频教程一步步安装即可。 搜索框cmd打开命令提示符,如图: 显示版本号就是安装完成了。 2.创建python虚拟环境win+R cmd进入终端 输入 conda create -n 环境名 python=X.X 环境名自己取,python版本建议3.7以上,我用的是python 3.8 创建好自己的虚拟环境之后,通过activate yolo(环境名)进入到指定环境 deactivate退出环境 我们终端虚拟环境的安装,也就是yolov7直接需要的终端环境安装完成。 3.安装pycharm我安装的是pycharm专业版(破解版) 安装版本是2021.3的不是2021.3.1 版 百度网盘链接(防止不会用,还是放出完整的吧。不同于贴吧,b站放完整链接好像没啥事情): https://pan.baidu.com/s/1GtPDHgsevYnGPawvGDzYUw 提取:0xi0 阿里云盘链接: https://www.aliyundrive.com/s/RhibH2q9xPf 提取码:ep85 pycharm破解版教程_哔哩哔哩_bilibili cuda是我们电脑gpu必要的开发包,我们后面所有的训练推理以及转onnx模型乃至于pytorch的安装都需要cuda与GPU的结合。直白的说,你没有cuda,你的GPU在深度学习中啥也不是,就是个摆设而已。 首先运行cmd,打开命令提示符 输入nvidia-smi,查看自己显卡的型号,以及可以安装的cuda版本,我的显卡是RTX 3050,版本最高可以安装cuda11.7的版本,但是最好不要安装最高的版本,不然后面会有很多问题,所以我安装了cuda11.6. 如果你的显卡不支持11.0以上版本就安装你相对应能够匹配的版本。 接下来,删掉你电脑里存在的nvidia的插件, 打开电脑-设置-应用,搜索nvidia, 除了上面两个可以不删,其他nvidia插件全部删除在进行安装cuda, cuda下载官网:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 然后我们进入下载页面后选择local 本地下载,方便如果安装失败,可进行重新安装。 下载开始安装,然后一直到这一步注意: 选择自定义 visual studio integration 可以不选, 接下来不要轻易改动默认路径,一般都在c盘!我第一次安装就是改了路径所以安装不成功! 之后一切正常的话就安装成功了。 同样的win +R cmd进入,输入nvcc -V,看到版本号就安装成功 下载官网:CUDA Deep Neural Network (cuDNN) | NVIDIA Developer 进入网址,选择与cuda相对应的cudnn版本进行下载 第一次下载的话,可能需要nvidia的注册,自己就注册一下。然后选择realeases 下载完对应版本的cudnn之后会得到一个文件夹。 复制bin include lib 然后找到我们cuda的默认路径的文件夹,你们的会和我的相同,然后直接将刚刚复制的bin lib include, ctrl v进去就完成了 将新复制的文件覆盖旧文件就完成了。 到现在我们已经把必要的 Anaconda pycharm cuda cudnn都已经安装完成了,外部的这些环境已经安装完毕。 6.Pytorch:下载官网:PyTorch 到previous中去寻找对应自己cuda版本的pytorch
选择wheel下的pip下载指令,我选择的是对应cuda 11.6的,复制pip指令 进入刚刚创建的环境,cmd运行,然后activate yolo 将指令复制进去,回车下载安装pytorch 然后就是一系列的安装,我们检查我们的pytorch版本 activate 进入环境之后输入python 进入python命令端后输入import torch torch.__version__ 注意:version前后是两个_ 到这里所有的环境配置就完成啦!
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