YoloV4 Window10环境下配置教程
YoloV4 Window10 CUDA10 VS2019 环境下配置教程
- 配置流程
-
- Window10
- VS2019
- CUDA+CUDNN
- 安装OpenCV
- CloneYoloV4
- VS2019编译
- 最终效果展示
配置流程
主要是分享我踩过的一些坑，有问题可以留言探讨。
YoloV4 VS2019 Window10+CUDA10.0+CUDNN7.5
Window10
Window10系统
VS2019
我自己是从官网上下载的VS2019社区版本，链接如下：
https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/
按照基本操作步骤安装即可。
CUDA+CUDNN
博主笔记本是GTX940m，显卡非常一般，但恰巧也支持CUDA10.0，所以。。。搞之、
这里给小伙伴们说明一下，博主最终没能在笔记本上实现YoloV4模型部署，但配置是成功了的，因为GTX940m显存只有2G，可以运行YoloV3，但是想要运行YoloV4 2G显存貌似不太够，通过模型剪枝蒸馏确实可以压缩，也许2G也是ok的，但缺少那股原汁原味了。
小伙伴们可以通过控制面板中-》NAVIDIA控制面板中-》系统信息-》组件-》NVCUDA.dll 查看自己显卡支持的最高版本，建议还是按照官方进行设定，使用CUDA10.0，具体下载步骤自己在官网找一下，按照步骤进行安装，往上教程很多，此处不赘述。下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
然后是下载CUDNN7.5，下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn
安装的时候建议使用默认路径，后续配置起来不容易乱，当然你要是老鸟就无所谓了。
解压后其实就是几个dll文件，专门神经网络用的，将
替换
中的几个dll，别弄错了哦。
安装成功后，查看一下环境变量中，系统变量是否多了两个：
像我这样就对了。
接下来，我建议小伙伴们像我一下，把这几个环境变量也添加进来：
系统变量Path中再添加这几个：
最后要测试一下CUDA和CUDNN是否安装成功
打开cmd，执行：nvcc -V
出现这个就对了
安装OpenCV
我建议大家下载官方推荐的3.4.0，其他版本我没有测试过，但听说。。问题挺多。
https://opencv.org/opencv-3-4.html
这是下载地址。按照提示下载就行了。
运行exe（其实是解压），将压缩包解压到相应目录，如： C:\Program Files (x86)\opencv 在系统变量 Path 的末尾添加：C:\Program Files (x86)\opencv\build\x64\vc15\bin
CloneYoloV4
Github相应地址，没有Github账号的赶紧注册，Geeker怎么能没有这个账号、笑了
https://github.com/AlexeyAB/darknet
建议使用Git，clone下来，当然你非要下载Zip压缩包也可以。
将刚才解压的opencv路径下的dll文件拷贝到darknet文件夹相应位置：
D:\opencv\build\x64\vc15\bin的两个dll文件：opencv_ffmpeg340_64.dll和opencv_world340.dll复制到D:\darknet\build\darknet\x64
我的opencv直接加压到D盘了，darknet也放到D盘了，如果你和我一样，按照我上面的那个操作就行了
VS2019编译
这是我觉得整个配置过程中最关键的一步，也是坑最多的一步了。
官网其实提供了三种方法：
我还是建议大家使用第三种方法，也就是传统方法，我以前在玩别的框架的时候也使用过CMake，还是挺容易出错的，而且不好定位，虽然方便，但是整个过程不可控，这里还是继续介绍第三种方法：
用VS2019 打开整个路径下的sln文件
右键对darknet.sln进行配置：项目 ->属性注意应选release和x64。
当然在编译这里选项也要改好：
然后接下来的步骤也很关键！
包含路径中添加opencv库目录，像我上图这样。
当然lib文件也要添加进来。
光把路径加进来还不行，lib文件也要input进来，如下：
然后。。。。就可以试着第一次rebuild啦、、祝你成功
然而
一般是会有各种错误的，如果你电脑是CUDA10.2，会报错，此时你打开D:\darknet\build\darknet\darknet.vcxproj这个文件，用记事本或者notepad++ 找到这里：
把这改成10.2，然后最后这里也改成10.2：
当然你如果跟着我过来的，装的是CUDA10.0，就不存在这个问题。但可能会报错，说什么CUDA 10.0.props 找不到啥的。
此时坑来了。。。
建议大家用everything 搜索一下这个文件。
其实在装CUDA10.0的时候有这个文件，找到这个文件的路径文件夹：
我的是在这里：
把这四个文件拷贝到：
一个都不能少哦~~！
然后再编译。。。。。
发现，还是报错！
报这个：
兄弟们，深坑来啦
按照各种教程，删除过
也试着修改过darknet.vcxproj：
始终还是无法成功，老是报这个：
总是报错，说VS2019 这版本不行，2013-2017是可以的。但明明VS2019是可以的，谁能告诉我为什么！！。
说实话，这个深坑国内真不好找到答案，我也是翻看外网。
首先everything搜索一下这个文件：
host_config.h
找到这个目录下的这个文件：
打开，找到这里。
原本应该是1920我记得，直接改成2000
此时这个不支持VS2019的错误就解决啦！
当然，你以为这就解决了？
哎，too young too simple
还是有问题的，首先，会报错这个：
如果要将多个 CL.EXE 写入同一个 .PDB 文件，请使用 /FS
别急，网上教程还挺多的，这样操作：
a . “C/C++” --> "常规” -->”调试信息格式” 设置为 “C7 兼容(/Z7)”
b. “C/C++” --> "代码生成” -->”启用字符串池” 设置为 “是(/GF)”
c. “链接器” --> "调试” -->”生成调试信息” 设置为 “是(/DEBUG)”
然后还是不行，这是因为我们电脑现在都不是单核，而是多核，重新生成的时候会并行处理，一定要改成单线程编译，这样弄：
在debug中的option中将这个改成1：
是的，真的巨坑！
最终我在VS2019上使用CUDA10.0成功了！
最终，我总结，应该是这样：官方还是推荐我们使用VS2015+CUDA10.0这样配置。
而很多人使用VS2019成功的，他们都是使用了CUDA10.0以上的版本，
接下来我说一下我在解决这个问题之前做的妥协方法：
就是安装桌面VS2015 库。
如下：
打开Visual Studio Installer
点击修改，然后选择单个组件，然后搜索框输入2015，勾选这个VS2015C++生成工具。
然后这里点这个：
然后再编译，很顺利。。。就过了。就这么霸道，你说气不气。
ok啦。编译成功后我们x64目录下就有darknet.exe 这个文件了，之后可以在命令行用一些命令操作完成YoloV4的使用，由于我电脑是2G显存，所以YoloV4用不了，最终我试了试YoloV3 和YoloV3Tiny，都是ok的。
命令行
打开笔记本的摄像头：
darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -c 0
图片检测：
darknet.exe detect cfg\yolov4.cfg yolov4.weights data\xxx.jpg
还有很多其他功能，可以去看darknet官网
当然在使用之前，自己要弄好.cfg 文件和.weight文件：
最终效果展示
后记：
之后我把yoloV4.cfg 文件中图像尺寸从608X608改成576X576 后(必须32倍数)，2G显存的笔记本也可以运行YoloV4。有问题大家可以一起交流或加我QQ：695768170