目标检测——YOLOv5环境配置

编程知识 更新时间:2023-04-23 08:12:05

前言

在利用GPU进行深度学习时,都要去NVIDIA的官网下载CUDA的安装程序和cudnn的压缩包,然后进行很繁琐的系统环境配置。不仅环境配置麻烦,而且特别容易配置错误,特别CUDA和cudnn版本的对应版本也特别容易搞错。本文利用anaconda安装配置pytorch和paddle环境会自动配置好cuda和cudnn。

一、英伟达驱动安装与更新

具体安装/更新的方法可以看之前的笔记
win10系统怎样安装/更新独立显卡驱动

安装显卡驱动以后,按Win+R组合键,打开cmd命令窗口,输入如下命令nvidia-smi

可以看到驱动的版本是497.29,最高支持的CUDA版本是11.5版本。

二、Anaconda的安装

anaconda是什么

anaconda是包管理器( package manager),类似还有Pip、LibTorch和Source等,但最推荐anaconda,因为它会安装所有依赖项,它包含了大量的科学计算包,不用后期一个个安装。

anaconda安装

进入清华镜像站,选择合适版本下载并安装,一般建议不要选择最新版的(不太稳定),可以选择2019-2020中的anaconda3随意一个版本(我用的是2019-10-16的Windows-x86_64.exe,这个anaconda自带的python是3.7版本的)
安装时注意勾选Add Anaconda…,将Anaconda自动添加到环境变量中 。

三、Pytorch环境安装

按Win,找到Anaconda文件夹,点击Anaconda Promt,打开Anaconda终端
执行如下指令conda env list,查看已安装环境

创建虚拟环境(本文所用python版本为3.7,其他版本相应替换)
conda create -n pytorch python=3.7

激活该环境(conda activate + 虚拟环境名称)
conda activate pytorch

安装pytorch-gpu版本的环境,由于pytorch源在国外,下载相应的环境包比较慢,执行以下代码更换为清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes # 设置搜索时显示通道地址
conda condig --show # 显示conda的配置信息,找到channel就可以看到我们添加的源

打开pytorch官网,选择相应版本(本机显卡最高支持cuda11.4版本,选择11.3版本的cuda),复制命令
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3,-c pytorch表示从国外源下载

四、paddle环境安装

首先创建一个新的虚拟环境
conda create -n paddle python=3.7

激活该环境
conda activate paddle

打开paddle官网,选择相应版本,复制命令
至此,pytorch和paddle的深度学习环境就安装好了。

五、pycharm安装–验证CUDA和cudnn版本

进入pychamr官网,下载专业版(professional)
挖个坑:下次出《professional永久激活方法》
双击下载好的pycharm安装包,安装在除C盘外的其他盘,以下全部勾选

安装完成后打开pycharm,新建一个项目

选择项目的存储路径,选择Previously configured interpreter,点击后面的三个点

选择在Anaconda中安装的环境,点击create完成创建

在创建的工程中新建python脚本,运行如下代码

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.is_available())
print(torch.cuda_version)
print(torch.backends.cudnn.version())

运行以下代码将python版本切换为paddle中python插件

import paddle
print(paddle.utils.run_check())

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