深度学习yolov3_pytorch搭建

cuda:10.0
环境:pytorch:1.2.0;torchvision:0.4.0
一、下载VS2017
我最开始用的之前安装的VS2019,会出现没有适合的VS版本的提示,下载2017后解决。
二、Anaconda—方便环境管理,可在一个电脑上安装多个环境,不同环境放置不同框架,使用conda create -n创建新环境
anaconda官网下载安装即可,需要配置环境:
深度学习yolov3_pytorch搭建_第1张图片

三、cuda、cudnn下载和安装
版本是torch1.2.0,对应cuda10.0,cudnn是7.4.15,在官网下载安装即可。深度学习yolov3_pytorch搭建_第2张图片
安装完成后在对应的目录下将对应的cudnn进行解压
深度学习yolov3_pytorch搭建_第3张图片
四、配置pytorch
1、使用conda进行环境创建:

conda create -n pytorch python=3.6

(环境的python版本为3.6)
问题:我最开始安装的时候python是3.7的,但后来好像有点问题没有成功,然后用的3.6,也不冲突
2、pytorch 安装
激活pytorch环境

activate pytorch

深度学习yolov3_pytorch搭建_第4张图片
然后用pip install 进行安装,此处最好换源一下,不然会很慢,还可能会断
anaconda换源:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/
conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

然后安装:

# CUDA 10.0
conda install pytorch===1.2.0 torchvision===0.4.0 

然后还可以安装一些对应的库:

pip install  pillow opencv-python matplotlib scipy h5py -i https://pypi.douban.com/simple/

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