darknet是一个用纯c语言开发的基于cudnn的深度学习框架,有python的接口,在目标检测领域具有非常重要的影响力,支持cpu和gpu,cpu版本就不多说了,下面介绍如何编译gpu版本的darknet

1、下载源代码

官网githup地址:https://github.com/pjreddie/darknet

# 用git命令下载
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git

因为githup在国外,如果觉得下载有点慢,我本地已经提前下载,下载地址:darknet-master.zip

# 用wget命令下载
wget -c -t 20 https://www.ivdone.top/wordpress/pic/p1710/darknet-master.zip

2、编译安装gpu版本darknet

先设置环境变量,查看你的cuda安装目录,比如我的安装目录如下:

/usr/local/cuda

darknet需要nvcc的命令,需要导出环境变量

# 编辑bashrc文件
vi ~/.bashrc
# 添加下面的环境变量,然后保存
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

如果是本地下载,则解压并进入darknet目录

unzip darknet-master.zip
mv darknet-master darknet
cd darknet/

编辑Makefile文件,修改配置

# 编辑bashrc文件,然后保存
vi Makefile

编译

# 在Makefile文件同级目录直接make
make

成功编译后会产出下面的二进制文件,静态和动态链接库文件

到现在你已经完成darknet的GPU版本的安装,请尽情享受吧

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Posted in 深度学习&强化学习, 研究, 问题解决

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