跑yolov3_yolo v3运行-白红宇的个人博客

跑yolov3_yolo v3运行

发布日期：2021-06-24 13:27:49 浏览次数：2 分类：技术文章

本文共 1268 字，大约阅读时间需要 4 分钟。

我这里安装的tf版本为2.3.0，cuda版本为10.1，cudnn版本为7.6.5，驱动版本为450.57

CUDA各版本与驱动的对应关系以及tensorflow 各个版本与pythonCUDAcudnn版本对应关系blog.csdn.net

驱动安装：

电脑显卡版本为p4000

手动下载nvidia最新驱动：NVIDIA 驱动程序下载

安装步骤：Ubuntu 16.04 Nvidia驱动安装(run方式)

cuda下载和安装：CUDA Toolkit 10.1 original Archive，安装步骤链接中有

cudnn下载和安装：cuDNN Archive

tar -xzvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

查看驱动和cuda版本：

nvidia-smi

查看cudnn版本：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

tensorflow安装：

pip3 install tensorflow-cpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/ # 我用的下面这个，安装的最新版 pip3 install --user tensorflow-gpu

代码下载链接：zzh8829/yolov3-tf2

按照链接中的操作就可以跑起来，训练方法也有

其中训练工具试了lableImg和微软的vot

labelImg 的安装和使用: https://blog.csdn.net/qq_30091945/article/details/103560606

labelImg标注的数据格式为voc2012，可以用代码链接中的voc2012.py转换为tf的格式

也可直接用vot标注，vot安装，vot有网页版，但似乎链接不了本地目录https://github.com/Microsoft/VoTT/releases #下载安装包的链接 sudo snap install vott-2.2.0-linux.snap --dangerous #安装包为*.snap格式的，不加dangerous会报证书错误

最后跑起来，但是耗时达到了1秒多，和程序中的说明对不上，还没有找到原因。

补充：

安装好驱动后，怎么用tf看gpu可用

python3 #进入python编辑器 import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() #返回值为true表示gpu可用

转载地址：https://blog.csdn.net/weixin_33178459/article/details/112656466 如侵犯您的版权，请留言回复原文章的地址，我们会给您删除此文章，给您带来不便请您谅解！

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