一、环境搭建

1.1 Anacnda的安装和配置

1.2 Pycharm安装

1.3 CUDA、cuddn安装

1.4 Paddle下载

1.5 labelimg

二、项目快速上手

2.1 项目模板

2.2 模板介绍

2.2.1 configs

一、环境搭建

这个项目要用到的环境有Anaconda，Pycharm，CUDA, Paddle

1.1 Anacnda的安装和配置

下载地址 Anaconda | Individual Edition

更详细的配置地址 Anaconda详细安装及使用教程（带图文）_代码帮的博客-CSDN博客_anaconda

下载好然后打开点击next

再点击我同意

选择All Users

选择c盘以外的地址因为需要的内存很大

一定要勾选第一个加入环境变量这样cmd里面就能直接用

1.2 Pycharm安装

下载地址 Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains

详细配置教程

PyCharm安装教程、Anaconda安装配置教程（超级详细）_超级大洋葱806的博客-CSDN博客_pycharm安装anaconda】

目标就是需要一个又3.7版本python虚拟环境的编译器如果你之前弄好了就不需要再配置了，没弄好的话跟着详细配置教程走

1.3 CUDA、cuddn安装

下载地址 CUDA Toolkit | NVIDIA Developer

点击download now

然后一顿点就下载好安装包了

然后点开安装包一直点同意继续

点自定义下一步

看图勾选这边可以更改安装路径，可以新建2个文件夹，将第一第二个安装在一个文件夹，第三个安装在另一个文件夹，这样可以节省C盘空间

还需要下载cudnn下面是官网，根据下载的CUDA版本下载cudnn

下载网址 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

详细教程【CUDA】cuda安装（windows版）_何为xl的博客-CSDN博客_cuda安装

将下面的四个文件放到CUDA第一个安装位置的文件夹内就行

1.4 Paddle下载

下载地址飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台

在pycharm里面的终端内运行下面的代码快速安装

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

安装检测

执行下面代码出现下面的结果环境配置成功

import paddle
paddle.utils.run_check()

PaddlePaddle works well on 1 GPU.
PaddlePaddle works well on 1 GPUs.
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.

1.5 labelimg

labelimg是用来进行图片标注的软件下载方式如下

在模板文件夹用Pycharm项目打开后在终端里pip下载

pip install labelimg

以后使用的时候只需要在终端里输入即可

labelimg

二、项目快速上手

在这里不介绍细致的原理，只会介绍项目快速上手的方法，怎么使用这些内容

2.1 项目模板

下面分享一下我根据大佬分享内容做成的模板的百度网盘链接

链接：https://pan.baidu.com/s/1Moh7tTEqpAuwBTgGdpZllQ
提取码：6666

2.2 模板介绍

configs 文件夹里面是用来训练的模块，更改其参数会改变训练模式，之后会详细介绍

dataset 文件夹里面是存储数据集的，里面有标签和图片还有一些文本

2.2.1 configs

想要快速上手，不要更改任一文件的位置和名称

训练前一定要更改的内容如下，要选好自己需要训练的种类

D:\Desktop2\模板\configs\datasets

下面是更改训练强度（我自己的说法），一般电脑就1就ok

D:\Desktop2\模板\configs\yolov3\_base_

2.2.2 dataset

D:\Desktop2\模板\dataset\VOC2007

里面就是存放图片还有标注集还有其他东西的一些地方

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