本文主要是介绍PaddleDetection安装文档，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
PaddlePaddle/PaddleDetection
配置环境
安装paddlepaddle
conda create -n py39_paddledet python=3.9conda activate py39_paddledetpython -m pip install paddlepaddle-gpu==2.6.1.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
验证是否安装成功
# 在您的Python解释器中确认PaddlePaddle安装成功
import paddle
paddle.utils.run_check()
# 确认PaddlePaddle版本
python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"
# 2.6.1
安装paddledet
# 克隆PaddleDetection仓库
# cd <path/to/clone/PaddleDetection>
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git# 安装其他依赖
cd PaddleDetection
pip install -r requirements.txt# 编译安装paddledet
python setup.py install
python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py
# Ran 7 tests in 2.946s
#
# OK
快速体验
# 在GPU上预测一张图片
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python tools/infer.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.yml -o use_gpu=true weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.pdparams --infer_img=demo/000000014439.jpg
使用ppyolo训练coco
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 #windows和Mac下不需要执行该命令
python tools/train.py -c configs/ppyolo/ppyolo_mbv3_small_coco.yml--use_vdl=true \--vdl_log_dir=vdl_dir/scalar \
这篇关于PaddleDetection安装文档的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
