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linux 下搭建yolov3错误,Ubuntu20.04+cuda11.1+yolo3 目标检测 深度学习系统 真正从0搭建 包含各类可能遇到的错误...

發布時間:2023/12/10 linux 28 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 linux 下搭建yolov3错误,Ubuntu20.04+cuda11.1+yolo3 目标检测 深度学习系统 真正从0搭建 包含各类可能遇到的错误... 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

本篇文章包含內容較多,請參照目錄瀏覽,在每一部分結束或,有該部分可能遇到的問題

0、開始本教程前請先備份電腦中的重要文件!!!!

一、Ubuntu20.04 搭建

更詳細的內容請參照該博客:https://www.cnblogs.com/masbay/p/10745170.htmlphp

個人電腦為UEFI新式bios+雙硬盤(SSD固態硬盤+機械硬盤)模式,其余狀況請參照上述博客html

1.1 為Ubuntu準備空間

1.1.1 在 WIN10系統下建立空白磁盤分區

1.1.1.1 回到桌面,鼠標右鍵點擊此電腦,選擇管理,結果以下:

1.1.1.2 進入而后選擇磁盤管理,結果以下:

1.1.1.3 選擇主分區,通常是最大的分區,右鍵,點擊“壓縮”,壓縮出500M便可

壓縮完獲得大小500M的可用空間,記住你設置的大小,這里是500M

1.1.2 準備一塊Ubuntu系統的主空間

上面的500M 至關于C盤,咱們給500M便可,接下來咱們要為系統準備主空間,將一塊硬盤分區直接看成空間,在安裝時格式化,也可使用 DiskGenius 從新劃分分區。Wlinux

下載地址:https://www.diskgenius.cn/download.phpios

1.二、制做Ubuntu的U盤安裝文件

1.2.1 下載安裝并打開軟碟通,插上 U 盤,而且最好備份你的 U 盤,由于以后須要格式化

下載地址 https://cn.ultraiso.net/xiazai.htmlgit

1.2. 2 進入軟碟通,進行以下操做 選擇文件,而且打開你下載的 ubuntu 所在的目錄,選擇 unbuntu 鏡像

1.2.3 在軟碟通界面菜單欄選擇啟動,選擇寫入硬盤映像,如圖所示:

1.2.4 檢查如下內容:

看你的硬盤驅動器是否對應的是你的 U 盤(必須是) ,通常默認是

看映像文件是否對應你的 ubuntu 鏡像

若是上述均沒有錯誤,選擇格式化,以后就會格式化你的 U 盤

在 U 盤格式化完畢以后,選擇寫入,以后就是慢慢等待了,等待寫入完畢

1.3 U盤安裝系統

1.3.1 確認本身電腦主板bios怎么進入,個人是聯想筆記本,開機時按F12便可,其余筆記本可參考下圖(若是連bios都不會進,那本篇教程可能不適合你,先學學基礎知識吧)

1.3.2 進入bios這里要干兩件事情,都很是重要!

1.3.2.1 關閉在boot manager里關secure boot!(有些secure boot在另外的位置,本身找找)

若是不關可能致使顯卡驅動安裝出現問題github

1.3.2.2 設置計算機啟動順序,選擇usb啟動,而后重啟

1.3.3 進入Ubuntu安裝系統,選擇中文,接下來都是一些常見的設置,根據本身狀況設置,直到碰見"安裝類型"選項

能夠選擇不聯網,節約安裝時間,在安裝中途聯網也是能夠跳過的

web

1.3.3 在安裝類型這里選擇"其余類型"!!很是重要!!可能界面有所區別,但內容不會差不少

1.3.4 進行手動分區,還記得咱們整理出來的安裝系統的500M嗎?選擇它,并在掛載點中選擇/boot 若是遇到沒法選擇的狀況,在左下角有+和-,能夠從新劃分

1.3.5 在 咱們預留的主分區中,選擇掛載點 / 若是遇到沒法選擇的狀況,在左下角有+和-,能夠從新劃分

1.3.6 接下來就選擇開始安裝了,按你須要設置,也能夠直接繼續,不影響,最后是設置系統用戶,本身設置輸入就能夠了

1.3.7 接下來等待安裝完成便可,安裝完成應當如圖

1.3.8 重啟電腦,開機時會進入grub,windows boot manager 為原來的windows系統,選擇相應的系統便可

1.4 可能遇到的問題

1.4.1 DiskGenius從新劃分分區時遇到"$Bitmap 有標記已使用的未用簇"

解決辦法 使用管理員運行cmd,在命令行中輸入“chkdsk /f /x c:”,最后的c:替換為須要檢查的盤符,

如遇到"已被占用,不能卸載",則會提示在開機是進行檢查,肯定并重啟便可ubuntu

1.4.2 windows boot manager 沒法進入系統,進入后來到哦系統恢復界面,且點擊"繼續啟動windows"循環這一過程.

這里的狀況比較復雜,但極可能是windows的引導程序出現問題.

能夠嘗試如下方法:vim

制做windows的啟動盤.這里能夠試試老毛桃,傻瓜式安裝,并且后面的引導修復工具也能夠用到.下載完整版https://www.laomaotao.net/

與1.3.1 方法相同,進入win pe

可使用老毛桃的引導區一鍵修復

2.安裝NVIDIA 驅動

這里采用的是分開安裝驅動和cuda的方式,首先肯定本身顯卡的型號和支持的cuda版本!!

能夠參考 https://jingyan.baidu.com/article/6fb756ec4fabc4241858fbf7.html

沒有NVIDIA控制面板就去在windows下安裝驅動windows

2.1 從官網下載驅動.run 文件

https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=cn

2.2 打開終端輸入如下命令刪除舊驅動

sudo apt-get purge nvidia*

2.3 禁用nouveau

2.3.1 首先利用命令行打開blacklist.conf,在文件末端加入內容

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

2.3.2 在文件末端加入如下內容

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

2.3.3 而后更新

sudo update-initramfs -u

2.3.4 最后重啟

終端下輸入命令 lsmod | grep nouveau 查看是否被禁用,沒有任何輸出說明禁用成功

2.4 安裝相關依賴

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

2.5 禁用圖形界面

使用

crtl+alt+f1~f6 打開tty界面,輸入用戶名密碼登陸

使用

sudo service lightdm stop

禁用圖形界面。

2.6 賦予.run文件執行權

sudo chmod 775 ****.run

2.7 運行安裝文件,基本上一路OK就好,注意不要安裝opengl相關

sudo sh ./NVIDIA-Linux-***.run --no-opengl-files

2.8 掛在驅動

modprobe nvidia

2.9 安裝完成,驗證

sudo nvidia-smi

出現如下樣子說明安裝成功

2.10 可能遇到的問題

2.10.1 提示注冊secure boot相關

退出安裝,進入bios,關閉secure boot,具體能夠參見1.3.2.1

3 安裝cuda11.1

3.1 首先確認本身顯卡支持的cuda版本并下載

cuda下載地址: https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-downloads

3.2 運行.run文件

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

3.3 有些會讓你輸入accept 有些是選擇yes,基本一路統一就好

3.4設置環境變量

3.4.1打開.bashrc文件

vim .bashrc

3.4.2 文末添加以下

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin

export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0

3.4.3退出vim刷新環境變量

source ~/.bashrc

3.5 驗證安裝

輸入

nvcc --version

若是出現下圖說明安裝成功了

4 安裝cudnn

cudnn的安裝很是簡單

4.1 下載安裝文件

按需求下載cudnn的安裝文件:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

4.2 解壓縮,能夠看到名為cuda 的文件夾,在當前目錄打開終端,執行以下命令

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4.3 驗證安裝,在終端輸入

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如看到下圖說明安裝成功

5安裝opencv

5.1 安裝cmake

sudo apt-get install cmake

5.2 安裝依賴環境

sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-dev libswscale-dev libtiff5-dev

sudo apt-get install libgtk2.0-dev

sudo apt-get install pkg-config

5.3 下載本身須要的opencv版本

我是Ubuntu20.04+NVIDIA drive 460.39+cuda11.1,在安裝opencv-2.4.11時遇到了嚴重的問題!!沒法解決。經過從新安裝opencv-3.4.13解決了。無特殊版本需求的話能夠先考慮opencv-3.4.13。

下載地址:https://opencv.org/releases/

點擊Sources進行下載本身須要的版本

5.4 解壓文件并進入文件夾

5.5 進入文件夾后新建名為build的文件夾并進入

mkdir build

cd build

5.6 cmake(這一步可能會遇到不少問題,見這一部分后面的常見問題)

sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local..

5.7 進行編譯,須要的時間會比較長,可使用多線程

sudo make -j8

5.8 進行安裝

sudo make install

5.9 配置環境

gedit打開/etc/ld.so.conf

sudo gedit /etc/ld.so.conf

gedit打開/etc/ld.so.conf執行此命令后打開的多是一個空白的文件,不用管,只須要在文件末尾添加

/usr/local/lib

gedit打開/etc/ld.so.conf

sudo ldconfig

配置bash

sudo gedit /etc/bash.bashrc

在最末尾添加

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig

export PKG_CONFIG_PATH

保存,執行以下命令使得配置生效

source /etc/bash.bashrc

更新

sudo updatedb

5.10驗證安裝

cd到opencv-3.4.1/samples/cpp/example_cmake目錄下,順序執行如下命令

cmake .

make

./opencv_example

便可看到打開了攝像頭,在左上角有一個hello opencv ,即表示配置成功。

5.11 可能遇到的問題

在安裝opencv-2.4.11遇到了如下問題,解決后依舊不能正確安裝,版本更換至opencv-3.4.13后再也不有任何問題

5.11.1 sys/videoio.h not found

到在usr/include中執行下面命令

sudo mkdir sys

在sys文件夾中添加網上找的videoio.h,或者直接新建一個videoio.h文件,內容能夠為空,便可解決

5.11.2 linux/videodev.h not found

sudo ln -s /usr/include/libv4l1-videodev.h /usr/include/linux/videodev.h

5.11.3 ffmpeg/avformat.h not found

sudo ln -s /usr/local/include/libavformat ffmpeg

6 安裝darknet

6.1 下載darknet

git clone https://github.com/pjreddie/darknet 下載代碼

6.2 下載yolo3配置文件

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

6.3 進入到下載下來的darknet文件夾下,打開Makefile,對以下幾個地方進行修改

這里的ARCH= -gencode arch=compute_61,code=[sm_61,compute_61]根據本身的GPU型號的計算能力進行設置,能夠經過下面連接查找GPU的計算能力。GTX1080Ti的計算能力是6.1,因此設置為61,其余型號的對照修改吧。

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

6.5 編譯

make -j8

6.6 檢驗,在darknet目錄下打開終端,輸入

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

出現下圖說明成功

總結

以上是生活随笔為你收集整理的linux 下搭建yolov3错误,Ubuntu20.04+cuda11.1+yolo3 目标检测 深度学习系统 真正从0搭建 包含各类可能遇到的错误...的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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