使用Paddledetection进行模型训练【Part1:环境配置】

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环境要求

版本依赖关系

安装说明



写作目的

方便大家进行模型训练前的环境配置。

安装文档

环境要求

  • PaddlePaddle >=2.3.2
  • OS 64位操作系统
  • Python 3(3.5.1+/3.6/3.7/3.8/3.9/3.10),64位版本
  • pip/pip3(9.0.1+),64位版本
  • CUDA >= 10.2
  • cuDNN >= 7.6

版本依赖关系

PaddleDetection版本PaddlePaddle版本备注
develop>=2.3.2默认使用动态图模式
release/2.6>=2.3.2默认使用动态图模式
release/2.5>= 2.2.2默认使用动态图模式
release/2.4>= 2.2.2默认使用动态图模式
release/2.3>= 2.2.0rc默认使用动态图模式
release/2.2>= 2.1.2默认使用动态图模式
release/2.1>= 2.1.0默认使用动态图模式
release/2.0>= 2.0.1默认使用动态图模式
release/2.0-rc>= 2.0.1--
release/0.5>= 1.8.4大部分模型>=1.8.4即可运行,Cascade R-CNN系列模型与SOLOv2依赖2.0.0.rc版本
release/0.4>= 1.8.4PP-YOLO依赖1.8.4
release/0.3>=1.7--

安装说明

  • 环境新建
conda create -n PaddleDetection_train python==3.8 -y
  • 环境激活
conda activate PaddleDetection_train
  • 安装PaddlePaddle

链接:PaddlePaddle

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.6.2.post117 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu117/

请确保您的PaddlePaddle安装成功并且版本不低于需求版本。使用以下命令进行验证。

# 在您的Python解释器中确认PaddlePaddle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__)"

注意:如果您希望在多卡环境下使用PaddleDetection,请首先安装NCCL。目前,NCCL(NVIDIA Collective Communications Library)并不支持在Windows操作系统上安装和使用。NCCL主要针对Linux操作系统进行了开发和优化,并与Linux上的深度学习框架集成。
  • 安装PaddleDetection
注意: pip安装方式只支持Python3

# 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-release-2.8
pip install -r requirements.txt  

# 编译安装paddledet

 python setup.py install

注意

  1. 如果github下载代码较慢,可尝试使用gitee或者代理加速
  2. 若您使用的是Windows系统,由于原版cocoapi不支持Windows,pycocotools依赖可能安装失败,可采用第三方实现版本,该版本仅支持Python3
pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI 

安装后确认测试通过:

python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py

测试通过后会提示如下信息:

Warning: Unable to use numba in PP-Tracking, please install numba, for example(python3.7): `pip install numba==0.56.4`
Warning: Unable to use numba in PP-Tracking, please install numba, for example(python3.7): `pip install numba==0.56.4`
W0106 13:20:38.203949 16976 gpu_resources.cc:119] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 8.6, Driver API Version: 12.6, Runtime API Version: 11.7
W0106 13:20:38.232928 16976 gpu_resources.cc:164] device: 0, cuDNN Version: 8.9.
.......
----------------------------------------------------------------------
Ran 7 tests in 12.146s

OK

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