yolov4 开发环境搭建_Yolov4(pytorch)_环境配置与demo测试

主要介绍 win10 下 yolov4_pytorch GPU 版本的环境配置和测试方法

一.前期准备

下载权重：

yolov4.weights 权重已经github上给出 ，自行下载，下载完成后，在上面代码文件的目录下创建 weights 文件夹，将权重文件放入这个文件夹中

二.配置环境

创建环境

进入conda命令行创建虚拟环境，环境名为torch36(环境名自己起，注意和其他环境区分开)，python版本为3.6 conda create --name torch36 python=3.6

激活环境 conda activate torch36

安装pytorch

需要根据自己电脑的cuda版本安装对应的pytorch版本，我的电脑cuda是10.2 pytorch conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

安装opencv-pytorch

在[这里]https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv根据自己的python版本下载对应的opencv，我下载的是 opencv_python-4.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl，下载完成后，将其放到前面创建的torch36 这个环境的site-packages 文件夹里，然后使用如下命令进行安装 pip install opencv_python-4.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl