yolov7_Obb环境安装

下载obb代码之后，除了安装python和pytorch环境，由于还需要编译nms部分的c++代码，因此还需要安装Visual Studio.

这里推荐安装Visual Studio2019版本。

然后在系统环境中配置环境变量

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\bin\Hostx64\x64

C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\bin\10.0.19041.0\x64

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\include;

C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.19041.0\ucrt;

C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.19041.0\um;

C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.19041.0\cppwinrt;

C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.19041.0\shared;

C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.19041.0\winrt

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\lib\x64;

C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Lib\10.0.19041.0\ucrt\x64;

C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Lib\10.0.19041.0\um\x64;

C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Lib\10.0.19041.0\ucrt_enclave\x64

然后cmd打开命令窗口，输入cl.exe,查看输出以下内容为Visual Studio2019安装成功。

 

可以写一段代码测试是否可以编译成功。

#include

int main()

{

  std::cout << "Hello World" << std::endl;

  return 0;

}

// 官方用例

将以上内容保存在一个名称为main.cpp文本里面。然后当前命令框输入cl main.cpp进行编译。

出现以下报错fatal error C1034: iostream: 不包括路径集

 

这个一般是因为没有在c++的环境里面去运行，我们可以找到安装环境中的VsDevCmd.bat，找不到路径的可以使用Everything对路径进行查找。

然后将该文件直接拖到命令行里面，可以看到命令行环境就变化了。我这里是安装在D盘下。

直接拖进来

回车

出现以下内容就ok了，再输入刚刚的内容。

 

完成生成。

接下来是安装python pytorch和cuda的环境，这三者要相互对应，pytorch对应的如果安装的cuda11.1或cuda11.8就无法匹配相对于的nvidia的cuda了，然后我这里安装了cuda11.3，nvidia的cuda也是11.3

Nvidia的cuda下载地址:

CUDA Toolkit 12.3 Update 2 Downloads | NVIDIA Developer

选择历史版本：

下载好双击安装即可，这里选择自定义：

然后只选择cuda即可。

完成安装之后，我们cmd弹出的命令行输入nvcc -V查看是否安装好了cuda

这说明已经安装好了，版本cuda11.3

然后还要安装cudnn

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

选择合适的cudnn

然后将里面的内容都复制到当前目录下，替换即可。

然后我们验证cudnn是否成功

复制完后，在当前目录下进入 extras -> demo_suite，可以看到有 bandwidthTest.exe 和 deviceQuery.exe

出现以上内容说明成功了。

也可以安装多个cuda只要注意在系统环境变量中开头的顺序即可。

然后pytorch的话我就安装了1.10.1版本的

地址:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

最后我们在以下代码界面打开cmd进行编译

命令窗口内输入

python setup.py build_ext --inplace

如果出现报错：ImportError: cannot import name 'obb_nms' from 'utils.nms_rotated'

一般是环境没安装正确，cuda版本对应不上。

然后解决之后，再运行，报

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_86'

说明计算机算力和cuda不匹配，我们可以在环境变量中设置算法。

比如

在系统环境变量中添加TORCH_CUDA_ARCH_LIST

我这里是30系列显卡，所以我值设置8.0

最后再运行

python setup.py build_ext --inplace

运行不报错即可。

最后我们训练模型也可以正常训练了。