PyTorch搭载的CenterNet算法环境配置

PyTorch搭载的CenterNet算法环境配置

环境内容

torch：1.2.0
torchvision：0.4.0

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Anaconda安装

以前已安装

旧版链接： https://pan.baidu.com/s/12tW0Oad_Tqn7jNs8RNkvFA
提取码: i83n

网上搜索Anaconda的官网：https://www.anaconda.com/distribution/

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下载Cudnn和CUDA

我这里使用的是torch=1.2.0，官方推荐的Cuda版本是10.0，因此会用到cuda10.0，与cuda10.0对应的cudnn是7.4.1.5，这个组合我实验过了，绝对是可以用的。

cuda10.0官网的地址是：
cuda10.0官网地址
cudnn官网的地址是：（7.4.1.5）
cudnn官网地址

百度云链接: https://pan.baidu.com/s/1znYSRDtLNFLufAuItOeoyQ
提取码: 8ggr

下载完之后得到这两个文件。

下载好之后可以打开cuda_10的exe文件进行安装。

选择自定义。

直接点下一步。

安装完后在C盘这个位置可以找到根目录。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

然后把Cudnn的内容解压。

把这里面的内容直接复制到C盘的根目录下就可以了。

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配置torch环境

Win+R启动cmd，在命令提示符内输入以下命令：
创建环境：

conda create –n pytorch python=3.6

激活环境：

activate pytorch 

打开pytorch的官方安装方法：
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
官网推荐的安装代码如下，我使用的是Cuda10的版本：

# CUDA 10.0
pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# CUDA 9.2
pip install torch==1.2.0+cu92 torchvision==0.4.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# CPU only
pip install torch==1.2.0+cpu torchvision==0.4.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

轮子链接：

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

百度云链接: https://pan.baidu.com/s/14-QVk7Kb_CVwaVZxVPIgtw
提取码: rg2e