YOLOv9配置与运行_yolov9,如何使用cpu/gpu运行——安装环境及依赖(详细,简单易懂)

作者：你好赵伟 | 2024-03-25 22:06:23

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yolov9,如何使用cpu/gpu运行——安装环境及依赖(详细,简单易懂)

可以多多关注我吗？？？

1、官网下载代码与权重.（权重放在根目录下）
在这里插入图片描述

2、conda create -n yolov9 python=3.8
后激活 activate yolov9
3、使用该虚拟环境并点击“与该虚拟环境绑定”
在这里插入图片描述

4、虚拟环境中，pip install -r requirements.txt，安装库
5、卸载依赖中torch的CPU环境，pip uninstall torch
安装pytorch官网的pytorch命令，以下为11.8版本（注意版本不可小于cuda），下载时间比较长，别用清华源。
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia，到此GPU环境搭建结束。一切均结束。
6、增加这个test.py，验证GPU环境。直接运行，看是否为GPU环境。
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7、将权重文件路径和配置文件路径依次填入train脚本中，如下：

在这里插入图片描述

8、创建一个数据集配置文件并修改AI-DOT.yaml中的数据集路径，如下：（以AI-DOT数据集为例）
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9、复制刚才创建的yaml文件的路径，粘贴到train脚本的data参数中。并将hyp参数的值改为data/hyps/hyp.scratch-high.yaml
在这里插入图片描述

10、2024.2.22日官网发布的代码存在bug，将utils工程下loss_tal脚本中的第167行中的p改为p[0]或p[1]，改完能运行。
在这里插入图片描述

11、运行train.py

v9运行中，出现attributeerror: ‘FreeTypeFont‘ object has no attribute ‘getsize‘，因为安装了新版本的 Pillow 删除了getsize 功能
，降级到 Pillow 9.5 ，即可。
运行pip install Pillow==9.5

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