Darkent是个轻量级深度学习训练框架，用c和cuda编写，支持GPU加速。你可以理解为darknet和tensorflow,pytorch,caffe,mxnet一样，是用于跑模型的底层【框架】
Darkent,并且设计了多种yolo系列模型，这些模型顺理成章地用他自己开发的darknet框架来训练～
GitHub - AlexeyAB/darknet： YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - 用于对象检测的神经网络（Darknet的Windows和Linux版本）
darknet官网：https://pjreddie.com/darknet/
这是第一次慢慢摸索的，好多都没考虑到。暂且放下吧
用途：
训练数据集，得到权重文件weight的。供后续其他地方使用
安装：
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git【不可以】
用https://github.com/AlexeyAB/darknet
依赖：
cuda：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cudnn：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
参考文档：(103条消息) linux版本安装cuda_linux安装cuda_scl52tg的博客-CSDN博客
编译：
1、Makefile里面的怎么用，想使用谁，要给他设置成1
然后在make编译
*前两个选项是必须设为1
*显示图像，或者实时测试视频流，需要下载opencv，将opencv也设置成1
*将nvcc=nvcc改成 nvcc=实际cuda中的nvcc
*使用zed相机，将ZED_CARERA打开
另一个问题：我用的是jetpack4.6.2 里面cudnn的版本是v8，
解决：用上面第二个darknet
测试：
安装好以后，用官方的提供的.weight进行测试，下载 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
【.weight 放在什么文件夹？darknet下 】
先去cfg文件夹下，看看，可能是yolov3
运行 ./darknet detect cfg/yolo3-tiny.cfg yolo3-tiny.weight data/dog.jpg
终于好了。。。千辛万苦啊
使用：
问题：
1. 下载darknet之后，cudnn也安装上了吗？没有
当初刚学的时候，啥也看不懂。现在我才懂了。。cudn和cudnn是提前自己下载好的，和darknet没半点关系。
2. 为什么不能用GPU加速，会显示没共享文件libcudnn.so.7
应为makefile文件没有配
3.为什么会这样？
