YOLOX从训练到NCNN部署全流程(1)——环境配置

YOLOX从训练到NCNN部署全流程(1)——环境配置
YOLOX从训练到NCNN部署全流程(2)——代码训练
YOLOX从训练到NCNN部署全流程(3)——模型转化与量化
YOLOX从训练到NCNN部署全流程(4)——模型修改
YOLOX从训练到NCNN部署全流程(5)——创建demo工程
YOLOX从训练到NCNN部署全流程(6)——模型部署
YOLOX从训练到NCNN部署全流程(7)——模型部署测试
YOLOX从训练到NCNN部署全流程(8)——生成so库与jar包
YOLOX从训练到NCNN部署全流程(9)——使用so库和jar包

YOLOX从训练到NCNN部署全流程（1）——环境配置

• 1. 环境配置表
• 2. Python安装
• 3. conda创建环境
• 4. Pytorch安装

1. 环境配置表

环境：

软件	版本	软件	版本
Windows	10	python	3.8
cuda	11.2	cudnn	8.2.0
torch	1.10.2	torchvision	0.9.0

2. Python安装

    推荐使用Anaconda安装Python。python需要下载很多包，Anaconda集成了几乎常用的包，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。此外还可以使用conda创建虚拟环境，便于我们进行环境管理。
Anaconda官网下载

1. 双击Anaconda3.exe文件，点击下一步：
   

2. 点击 I agree
   

3. 设置安装路径
   一定不要安装在C盘，不然一不小心就会把C盘塞爆。
   

4. 将Anaconda添加至系统环境变量，点击Install
   两个都要勾选，Add Anaconda3 to the system PATH environment variable就是将Anaconda添加至系统环境变量，这样将省去自己手动添加环境变量的步骤。
   

5. 验证是否安装成功

3. conda创建环境

使用conda创建环境，环境名称为yolox：

conda create -n yolox python=3.8

激活环境：

conda activate yolox

关闭环境：

conda deactivate

4. Pytorch安装

torch的安装也可放在对yolox依赖包安装的时候一起安装。

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

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写博客不易，看官给个赞再走呗，哈哈哈哈！！！！

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