无监督异常定位的深度学习（二）_Anomalib安装

创建虚拟环境

yes | conda create -n anomalib_env python=3.8
conda activate anomalib_env
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添加清华源（加快下载速度）

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/
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安装cuda、cudnn及对应版本pytorch

pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip3 install torch==1.11.1+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113（官网pip口令）
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注意：这里如果之前在某个虚拟环境里安装过某个版本的cuda，即使删掉这个虚拟环境，这个版本的cuda也不能再安装了（不知道为什么）
还是在官网上查看pip口令吧，之前看各种教程均以失败告终
查看是否安装完成

python
import torch
 
torch.cuda.is_available()   # cuda是否可用
torch.version.cuda          # cuda版本     11.3
 
torch.backends.cudnn.is_available()  # cudnn是否可用
torch.backends.cudnn.version()       # cudnn版本   8302

torch.__version__                    #torch版本   1.12.1+cu113
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git拉取

git clone https://github.com/openvinotoolkit/anomalib.git
cd anomalib
pip install -e .
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我这里git clone切换到d盘了
git如果出问题，取消全局代理

git config --global --unset http.proxy
git config --global --unset https.proxy```
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训练

By default python tools/train.py runs PADIM model on leather category from the MVTec AD (CC BY-NC-SA 4.0) dataset.

python tools/train.py    # Train PADIM on MVTec AD leather
python tools/train.py --config anomalib/models/patchcore/config.yaml
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训练前要安装这个
pip install wandb