windows系统下PaddlePaddle&PaddleDetection环境安装

安装PaddlePaddle

 依赖环境 

• Python（3.6/3.7/3.8/3.9/3.10）

python官网下载安装，确认版本号

python --version

• CUDA（11.7）

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local

安装说明：exe文件点击安装

查看GPU相关信息，CMD命令：

nvidia-smi

•  cuDNN（8.4.1）

下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn

安装说明：将压缩包文件解压缩到CUDA的目录下

• zlib123dllx64

如果不安装，运行时会报错缺少zlibwapi.dll

下载地址：https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-zlib-windows

安装说明：将文件放在CUDA的BIN目录下

安装完了之后，配置为下图所示：

安装命令 

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

验证安装 

CMD命令

# 在Python解释器中确认PaddlePaddle安装成功
python
import paddle 
paddle.utils.run_check()

# 确认PaddlePaddle版本
print(paddle.__version__)

 说明安装成功了。

安装PaddleDetection

依赖环境

安装CppBuildTools，通过VisualStudio安装工具安装C++相关工具，具体勾选如下

 克隆PaddleDetection仓库

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git

进入Dectection，安装其他依赖

CD PaddleDetection

pip install -r requirements.txt

期间可能会报错，你需要单独安装一下onnx

pip install onnx

安装完成后，编译安装paddledet

python setup.py install

验证安装

 CMD命令

python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py

测试一下，会在 output 文件夹下生成图像

# 在GPU上预测一张图片
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python tools/infer.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.yml -o use_gpu=true weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.pdparams --infer_img=demo/000000014439.jpg