?安裝筆記

提前說一下，這個pytorch是安裝在pycharm里面的

0、安裝CUDA之前需要安裝Visual Studio（2017）

溫馨提示：保證C盤有25G以上的內(nèi)存，以前準(zhǔn)備好系統(tǒng)還原點(diǎn)以防安裝錯誤

1、先看顯卡對應(yīng)的CUDA版本，下載CUDA 版本

1.1 如何看CUDA版本

? ? ? ? 先進(jìn)入NVIDIA，鼠標(biāo)右鍵也有

????????????????

然后點(diǎn)擊左下角的系統(tǒng)信息

?再點(diǎn)擊上方的組件

?就可以看見了

?最后再進(jìn)入下方鏈接下載自己的版本CUDA

CUDA版本https://developer.nvidia.cn/cuda-toolkit-archive

2、根據(jù)GUDA的版本去找Cudnn的版本（官網(wǎng)找）

這個就根據(jù)自己的版本去找了，盡量還是找新版的吧

cuDNN Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

3、安裝CUDA和Cudnn

下載好之后可以打開exe文件進(jìn)行安裝

??????????????????????????????????????????????

這里選擇自定義。

?????????????????????????????????????????????????????????????

然后直接點(diǎn)下一步就行了。

?????????????????????????????????????????????????????

安裝完后在C盤這個位置可以找到根目錄。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
然后大家把Cudnn的內(nèi)容進(jìn)行解壓。

????????

把這里面的內(nèi)容直接復(fù)制到C盤的根目錄下就可以了。

????????

到此?Cudnn和CUDA 就安裝好了

?4、安裝pytorch

點(diǎn)擊下方的鏈接進(jìn)入pytorch官網(wǎng)

pytorch版本https://pytorch.org/? ? ? ?

?然后直接干最新版的

???????? 在pycharm里面安裝

? ? ? ? 復(fù)制? pip 的命令進(jìn)入pycharm里面直接安裝

5、其他依賴庫的安裝

可以找個程序 缺什么安什么

scipy==1.2.1 numpy==1.17.0 matplotlib==3.1.2 opencv_python==4.1.2.30 torch==1.2.0 torchvision==0.4.0 tqdm==4.60.0 Pillow==8.2.0 h5py==2.10.0

6、驗(yàn)證環(huán)境

創(chuàng)建一個py文件，把下面的代碼復(fù)制進(jìn)去，運(yùn)行

#測試pytorch 是否啟用GPU import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())

若結(jié)果為True，則環(huán)境配置成功

若結(jié)果為False，則pytorch沒有安裝成功

7、跑YOLOv4步驟

7.1 代碼：地址（需要下載數(shù)據(jù)集）

7.2 數(shù)據(jù)集放在VOCdevkit文件夾里

7.3 修改voc_classes內(nèi)的類名（如果用的是地址里的數(shù)據(jù)集就不用改如果用的是自己的數(shù)據(jù)集就該）

7.4 運(yùn)行?voc_annotation.py 生成 2007_train.txt以及2007_val.txt

7.5 修改train.py里的classes_path （與voc_annotation.py里的一樣）

7.6 運(yùn)行train.py成功后得到Y(jié)OLO權(quán)重文件，接著就可以預(yù)測了

我的代碼什么的都是用的這位的
視頻：這里

博客：這里

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pytorch--GPU环境安装的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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