Linux系统安装PaddleDetection

一、安装cuda

1. 查看设备

先输入nvidia-smi，查看设备支持的最大cuda版本，选择官网中支持的cuda版本

https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/conda/linux-conda.html

2. 下载CUDA并安装

使用快捷键Ctrl+Alt+t打开终端，先输入nvcc -V,查看cuda版本

CUDA下载地址：http:// https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

在终端输入cat /proc/version查看设备ubuntu版本号

根据设备版本选择合适的cuda版本

选择后根据下方Installation Instructions的内容在终端输入这两行内容

第一条语句进行下载

第二条语句进行安装，选择Continue

输入accept,按回车键

在这之前可以在终端输入nvcc -V,查看cuda版本。如果没有其他版本，这步中则直接选择"Install"进行安装，如果安装了其他版本，则在Driver处按回车键，把"Driver"勾选去掉，再进行安装。

若已有安装过的版本，出现如下界面，选择yes

安装成功界面如下

3. 环境配置

终端输入vim ~/.bashrc ，出现如下界面后按回车键，进入配置

按一次回车键，按字母i进入编辑，输入如图三条语句,然后按Esc健进入最后一行，输入:wq按回车键退出。终端输入source ~/.bashrc 使之生效

终端输入nvcc -V测试是否安装成功,安装成功后会出现如下信息

二、下载cudnn并安装

根据飞浆官网中下方要求的cuda和cudnn对应版本下载相应的cudnnhttps://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/conda/linux-conda.html

CUDNN下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

进入后需要账号密码，未注册的需要注册一个nvidia账号，登录后会出现所有版本的信息。

根据你前边下载的cuda版本，选择对应的cudnn版本，若没有具体的cudnn版本，例如cuda11.7,则选择cuda11.x

点击后，下方选择适合的设备版本

下载后会找到该压缩包，在终端进入该文件夹所存位置通过该命令解压缩

tar xf cudnn-linux-x86_64-8.9.3.28_cuda11-archive.tar.xz

解压后形成该文件夹，将该文件夹放在和cuda同一目录中，可将该文件夹改名为cudnn18，方便后续输入命令以及查找

改名后输入如下命令，将cudnn中内容复制到cuda中

sudo cp cudnn-11.7/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include

sudo cp -P cudnn-11.7/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

修改权限：

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

通过以下命令查看CUDNN信息并测试是否成功：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h

成功界面如下：

三、安装PaddlePaddle

终端输入vim ~/.condarc

按字母i键进入编辑环境，更改为如下语句，然后按Esc键并输入:wq保存退出

（1）在github官网上进行下载：PaddleDetection,下载后在pycharm中打开该项目

（2）在pycharm终端输入conda create -n paddle_env python=3.9，创建Anaconda虚拟环境。创建虚拟环境首先根据Python的具体版本创建Anaconda虚拟环境。PaddlePaddle的Anaconda安装支持Python 3.7 - 3.11版本。

（3）在pycharm环境中找到设置，并选择该项目的配置，打开python interpreter。选择show all，点击+号，选择Add Local Interpreter...,选择Conda Environment,选择Use existing environment,在第三个步骤中选择刚创建的paddle_env环境，然后一路按OK键，配置好环境