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GitHub - HUSTLYRM/HUST_Radar_2023: 华中科技大学狼牙战队 RoboMaster 2023赛季 雷达站
二#xff1a;安装依赖
2.1创建虚拟环境
首先是程序是基于python3.8完成#xff0c;所以创建虚拟环境的时候#xff0c;选择3.8的虚拟环境 conda create -…一项目地址
GitHub - HUSTLYRM/HUST_Radar_2023: 华中科技大学狼牙战队 RoboMaster 2023赛季 雷达站
二安装依赖
2.1创建虚拟环境
首先是程序是基于python3.8完成所以创建虚拟环境的时候选择3.8的虚拟环境 conda create -n radar python3.8 2.2首先满足立体模型的依赖
可以自己创建一个requirement_coex.txt然后将下面这些包添加进去。
pytorch-lightning1.6.5
opencv-python
opencv-contrib-python
albumentations
timm0.6.5
test-tubepip installl -r requirment_coex.txt
COEX项目原作者给的 environment.yaml 会出问题所以按上面的步骤自己添加依赖然后安装即可。 conda env create -f environment.yamlname: coex
channels:- pytorch- nvidia- conda-forge- anaconda- defaults
dependencies:- python3.7- pip- numpy- pytorch1.11.0- torchvision0.12.0- cudatoolkit11.3- ruamel.yaml- pillow- scikit-image- pip:- pytorch-lightning1.6.5- opencv-contrib-python- albumentations- timm0.6.5- test-tube# - --find-links https://github.com/pytorch/TensorRT/releases# - torch-tensorrt然后剩下的一些dependencies可以等报错再来安装或者一起安装了
pytorch-lightning1.6.5
opencv-python
opencv-contrib-python
albumentations
timm0.6.5
test-tube
ruamel.yaml
pillow
scikit-image cudatoolkit我们单独安装。
经过测试在conda环境里面没有cudatoolkit的情况下这个是cpu的占用。(暂时有些问题之后再发) 安装了cudatoolkit的情况下 2.3cudatoolkit的安装教程
2.3.1确定cuda版本
首先要确定自己电脑支持的cuda版本这里就不多进行赘述了。
2.3.2在conda环境中安装cuda
conda search cudatoolkit
# 查看可以用来安装的cudatoolkit的所有版本有哪些conda search cudatoolkit --info
# 查看所有列出来的cudatoolkit的详细信息包括版本号version文件网址url依赖项dependencies
# 文件网址url然后根据列出来的网址进行安装
conda install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/cudatoolkit-11.8.0-hd77b12b_0.conda 2.3.3cudnn安装
#查看都有哪些版本
conda search cudnn
# 查看详细信息并根据提供的网址去下载
conda search cudnn --infoconda install url加上地址
2.4如何查看安装成功呢
进入自己的虚拟环境然后激活使用conda list 这个命令 2.5pip命令和conda命令的区别
pippip命令是Python的包管理器用于安装、卸载和管理Python包。通过pip你可以轻松地安装第三方库和工具以便在你的Python项目中使用它们。
conda与 pip 不同的是conda 能够管理不仅仅是 Python 包还可以处理其他语言的包例如 R、Julia、Java 等。
下面是一些常见的conda命令
conda create: 创建一个新的环境。
conda activate: 激活一个已有的环境。
conda deactivate: 离开当前的环境。
conda install: 安装软件包。
conda update: 更新已安装的软件包。
conda remove: 移除软件包。
conda list: 列出已安装的软件包。
2.6在Pycharm中设置Anaconda环境 这个python解释器的路径就是安装anaconda的路径设置为python解释器的路径就可以了。 2.7安装YOLOv8的依赖
pip install ultralytics
2.8继续安装依赖
pip install -r requirments.txt2.8.1torch的安装 2.9海康相机驱动
到这个网址里面下载海康驱动
海康机器人-机器视觉-下载中心 (hikrobotics.com) 参考资料GitHub - HUSTLYRM/HUST_Radar_2023: 华中科技大学狼牙战队 RoboMaster 2023赛季 雷达站 查看CUDA和CUDNN是否安装成功conda 环境_如何查看cudnn是否安装成功-CSDN博客
超详细~Windows下PyCharm配置Anaconda环境教程 - 知乎 (zhihu.com)
在anaconda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow-gpu、pytorch_conda安装cudnn-CSDN博客
