YOLO系列深度学习网络基本环境安装与配置

Anaconda环境

Anaconda官网下载：https://www.anaconda.com/
Anaconda镜像网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
安装教程：https://blog.csdn.net/qq_42324086/article/details/108868009
基本命令使用：https://www.jianshu.com/p/a0c990c6bb26

CUDA与CUDNN安装配置

CUDA官网下载：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（适配NVIDIA的GPU版本）
CUDNN 官网下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive（适配CUDA版本）
安装教程：https://blog.csdn.net/m0_45447650/article/details/123704930

conda虚拟环境创建

打开Anaconda Prompt进入base环境；
利用conda创建Pytorch的虚拟环境：conda create -n PyTorch python=3.8
查看创建成功的虚拟环境：conda info –envs 退出：conda deactivate

Pytorch与torchvision安装

方法一：在线安装Pytorch官网下载：https://pytorch.org/
这里可以一键获取一键安装的指令：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch （需要注意网速，一般会安装很慢）
方法二：离线安装Pytorch
清华镜像Pytorch和torchvision下载地址：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
选择对应CUDA版本的Pytorch和torchvision，进入conda创建Pytorch的虚拟环境，使用命令安装：
conda install --offline torchvision-0.4.0-py37_cu100.tar.bz2（自己下载的版本）
conda install --offline pytorch-1.0.0-py3.7_cuda100_cudnn7_1.tar.bz2（自己下载的版本）
查看是否安装成功：import torch print(torch.cuda.is_available())

PyCharm安装

PyCharm官网下载：https://www.jetbrains.com/pycharm/
安装教程：https://blog.csdn.net/miremember/article/details/109961083

CSDN优秀的博主们陪伴我成长啦太多，在与CSDN的小伙伴们一起成长过程中，决定传递知识，第一次写CSDN，若有所帮助，希望大家多多点赞支持。