部署YoloV5
一、安装Ubuntu 20.04 系统。
二、更换Ubuntu 源为国内源。(尽量不要用阿里源)
三、升级包
1 | sudo apt-get update |
1 | sudo apt-get upgrade |
四、下载Nvidia 驱动。下载地址。根据自己的显卡查找驱动。
禁用nouveau驱动
编辑 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
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5blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off接下来然后执行:
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echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf
然后重启
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sudo reboot
提示gcc 问题:
直接安装
sudo apt-get install gcc g++
提示make问题:
- 直接安装
sudo apt-get install make
五、安装CUDA。(需要根据pytorch 的版本选择CUDA版本。这里选择的是CUDA 11.1) 下载地址:CUDA地址。
官网安装步骤:
1 | wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run |
接下来按照提示输入。
选择安装界面:因为上面已经安装过驱动,所以取消选择第一个 driver ,然后选中 按下回车。
配置CUDA环境变量
1 | sudo vim ~/.bashrc |
验证是CUDA否安装成功
1 | nvcc -V |
六、安装CUDNN。 下载地址:CUDNN 。 需要登录账户 。
七、配置Python 虚拟环境 (Pyenv)
安装步骤
安装git
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2sudo apt-get install git
git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv打开环境变量
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5sudo vim ~/.bashrc
输入以下内容:
export PATH=~/.pyenv/bin:$PATH
export PYENV_ROOT=~/.pyenv
eval "$(pyenv init -)"1
2刷新环境变量
source ~/.bashrc查看可安装的Python版本
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pyenv install --list
安装指定版本的Python
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pyenv install 3.8.5
更新数据库
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pyenv rehash
切换python版本
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6# xxx表示要切换的版本
**有三种切换方式 glocal local shell**
1. glocal 全局环境,在未再次使用 glocal切换环境之前,一直使用此环境。
2. local 本次登录环境。重启后,则环境失效,并返回当前glocal的环境。
3. shell 局部(临时)环境。关闭命令行窗口,则环境失效,并返回当前glocal的环境。
pyenv glocal xxx查看已经安装的版本
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pyenv versions
卸载已经安装的版本
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pyenv uninstall xxx
安装virtualenv 创建虚拟环境
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git clone https://github.com/pyenv/pyenv-virtualenv.git $(pyenv root)/plugins/pyenv-virtualenv
添加环境变量
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3cho 'eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc创建虚拟环境
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pyenv virtualenv 3.7.0 yolo385
删除虚拟环境
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rm -rf ~/.pyenv/versions/env370
八、安装pytorch
torch 官网 :torch
按照自己的配置选择:
1 | pip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html |
出现 not import _lzma :
解决办法 :重新安装pandas
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ValineGitalk