百度PaddleDetection环境搭建入门

    最近刚刚领到一台新的华为笔记本，有一张MX250显卡（估计都是阉割版的），于是参加了百度的目标检测7日打卡营，准备好好的利用一下。等以后学得好了，就可以去更换1080i，3090，v100，想想就开心。好，下面开始正式的环境搭建过程。注意，本身7日打卡营是可以直接在AI Studio上运行的，不过为了日后的学习，还是需要在本地搭建环境。

一、安装anaconda

新笔记本肯定先从这个安装起，基本上可以节省很多事，减少很多报错。

 

二、配置anaconda环境

1、创建虚拟环境

非常遗憾，现在还只能使用3.7版本的python

conda create -n paddle python=3.7

2、配置notebook支持虚拟环境

安装nb_conda是最简单的解决方案。首先在base下安装nb_conda：

conda install nb_conda

再在每个虚拟环境下安装jupyter：

conda activate paddle

conda install jupyter

这样，启动notebook后，创建新文件时可以选择虚拟环境，大家都懂哈。

 

三、安装CUDA和cuDNN

1、确定自己的显卡支持哪个版本的CUDA

在win10下，打开NIVIDA控制面板（或者控制中心），点击左下角的“系统信息”，再选择“组件”，查看NVCUDA.DLL的版本号。

2、安装CUDA和cuDNN

这个没啥好说的，下载安装文件来运行即可。

 

 

四、安装PaddlePaddle

1、安装paddlepaddle：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick

2、检查是否安装成功

进入python，输入
import paddle.fluid
paddle.fluid.install_check.run_check()
如果出现Your Paddle Fluid is installed successfully！表示安装成功

 

五、安装PaddleDetection

1、安装Microsoft Visual C++ Build Tools

如果本机没有安装过Visual Studio 2017或者2019这类的东西，就需要单独安装Build Tools。

下载地址为：https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=691126

2、安装PaddleDetection

按照文档安装即可，注意那个COCOAPI，如果实在安装不了，你又不用COCO数据集，也可以不安装的。

助教说以下两个命令没有区别：

pip install "git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI"

pip install pycocotools

3、检查是否安装成功

python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py

最后多说几句，MX250并不是真的能做什么深度学习，需要跑数据，还是想办法去百度申请免费的算力吧，V100很香的。