Darknet配置CUDA+cudnn详细步骤
2021-02-19 13:17
标签：一个 问题 studio call net dnn 注意 open 控制面板 在电脑桌面右键，选择NVIDIA控制面板（若没出现NVIDIA控制面板，请看下面的注），出现 点击我用红色画笔所圈之处选择高性能NVIDIA处理器，出现 点击左下角我所圈的之处的系统信息，出现 再点击我所圈的处的组件，出现 所圈之处即为显卡所支持的CUDA版本 注：若点击桌面右键，选择项里没有NVIDIA控制面板，那很有可能显卡驱动器出了问题，我就遇到这个问题，原因是从360驱动器那下载的显卡驱动有问题，解决办法是去NVIDIA官网下载驱动器 以CUDA8.0为例： 进入NVIDIA官网下载CUDA安装包https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 找到你对应的版本，我的是8.0，选择如图： 下载之后，打开，选择存临时文件的路径，确定。 选择自定义版 选择安装以上4项。 不要选Visual Studio Integration 不要选Visual Studio Integration 不要选Visual Studio Integration 因为有可能出现全部安装失败的情况! 选择安装路径（需要记住路径，一会配环境变量用），我在此选择了默认的。 注：有博主说要设置环境变量，但是我好像并没有用到 ? 另外：我的步骤其实是先安装了CUDA然后才知道要检查处理器的版本 ? 当时安装了最新的10.2，（幸好）正好支持的10.2，我觉得可能是因为安装过程中有一个组件叫driver component的其实就是更新了处理器，上图中未被勾选，图是盗来的 5.上cuDNN官网下载cuDNN，链接如下，界面如下 NVIDIA cuDNNdeveloper.nvidia.com 然后点击下载，然后提示要登录，没登录的就要注册，登录后做问卷调查..........................最后再点击下载出现 选择对应的版本，我这里选择的是cuDNN7.0，然后就是 （如果和我一样10.2就选10.2咯） 选择对应电脑版本点击就可以下载了，下载完成后，一步步地安装就行 下载速度其实都还行，最后压缩包解压一下就好了，没有固定放哪 全文最重要的一步了 1.打开这个文件darknet.vcxproj，我用vscode 把代码里用到CUDA版本的都改成自己用到实际版本，有两个地方要改，一个是.props,另一个是.targets 2.把CUDA这里面的文件拷贝到vs相应文件夹中 注意：这里要另外打开之前安装CUDA的程序，选中之前没有安装的visual_studio_integration，重新装上，否则不会有这个文件夹； 复制结果如下（四个文件）注意目的文件夹地址在图中 3.配置opencv到vs属性表 这算是老对手了，之前就有一篇这样的博客https://www.cnblogs.com/fragrant-breeze/p/12594544.html 这次主要就是选择Release，X64 属性管理器可以这样打开： 或者直接搜索也很快 其他的关于opencv的配置就根据上面的博客来就ok啦 就直接运行darknet.sln即可在当前目录下获得一个darknet.exe 在命令行中cd 当前目录 dog.jpg是官方带的example 然而在最后又遇到一个问题 不知道为什么我的darknet没有自带weights权重，（可能都要自己下的吧） 所以把自己之前的复制进去就好了 没有的可以去官网下载或者GitHub都有 最后就这样啦！ 大概也弄了一个白天了。 本来以为用darknet就可以直接输出ap值，recall（安装darknet的原目的） 没想到是要另外搞代码来计算的，darknet只是中间输出工具（唉） 周末继续吧！ （应该不会有什么步骤遗漏，欢迎大家来讨论） REFERENCE https://blog.csdn.net/a429367172/article/details/95476435 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35717544 Darknet配置CUDA+cudnn详细步骤 标签：一个 问题 studio call net dnn 注意 open 控制面板 原文地址：https://www.cnblogs.com/fragrant-breeze/p/12932576.html一、CUDA安装
1、查看NVIDIA对应的CUDA版本
2、安装CUDA
二、安装cudnn
三、配置
四、生成darknet
$ darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
五、总结