Mx_yolov3情况配置+模子测试练习

目录
  
  前言
  一、Mx_yolov3的下载
  二、情况配置
  
  总结
  

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前言

近来刚结束电子筹划大赛，也是对自己近期的工作学习有一个浅浅的总结。准备电赛的过程中遇到较困难的事变就是配置K210支持的深度学习情况了。之前打算用darknet-yolov2，效果失败了，厥后由于自己是win11（踩坑，猛烈发起不要利用win11，猛烈发起回到win10！！！！！），许多库的安装辩说了，直接重装体系重新开始。之后参考了一位博客大佬的文章，采用Anacoda配置假造情况来配置Mx_yolov3。但是总会出现什么找不到步伐起始点的问题。于是放弃了，末了采用最简单的方法，直接用Mx_yolov3自带的情况配置文件，终极顺遂办理。在此跟各人分享一下。

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一、Mx_yolov3的下载

这里提供百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1paQ1mZpmWvRDzx8vJWaUTQ 
提取码：84f3
二、情况配置

解压到目标文件夹后打开情况配置文件夹：

 点击利用前配置：

 
从第一步开始，起首是安装Python3.7.4，安装前注意将电脑的python先卸载干净，要否则特别轻易导致情况配置失败。还有要注意的是需要安装在默认路径。
之后就是配置pip情况变量。这个自行百度搜索，这里就不再赘述了。
之后点击第二步。配置完成后会出来下图：
 
各人要注意的是，不要在配置的时候移动鼠标，否则这个配置软件会卡死，很玄学。
末了就差不多完成了，Cuda和Cudnn是针对有独显的小搭档们安装的，没有独显的小搭档可以跳过这个步骤，只不外你们练习是用CPU练习罢了，无非就是速率慢一点点。
如今针对有独显的小搭档来举行配置分享：
起首需要安装GeForce显卡驱动：官方 GeForce 驱动步伐 | NVIDIA网址在这，直接点击即可。

直接搜索下载然后一起确定即可，没什么难度。之后开始配置cuda。
cuda和cudnn安装包都在Mx_yolov3的情况配置文件夹里面，点开就行。注意配置的时候不要选Visual Studio Integration，纵然选了也不能乐成安装。然后一起确定就好。
之后把Cudnn解压后的文件复制进入cuda的安装目录，全部更换就好。
 
 之后打开win+r，输入nvcc -V出现下图便表现配置完成。

 之后配置便完成啦。可以开始练习示例数据集来测试一下是否配置完成。
我信赖大部分同学都会报错，报错信息表现import tensorflow as tf失败，这个时候可以打开win+r测试一下，运行python，然后输入import tensorflow as tf可以看到完备的报错信息。阅读报错信息可以得到，protobuf版本太超前了，下载老版本的便可以办理问题，下令：

1. pip install protobuf==3.6.1

复制代码

安装乐成后，再举行模子练习，便可以完成。
 
 完成效果图。可以开香槟啦！

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总结

浅浅的配置了一下情况，关于K210的下期再发。

来源：https://blog.csdn.net/zpxlll/article/details/126212463
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