Ubuntu20搭建pytorch深度学习框架——运行Dlinknet提取道路(一)——前期准备环境配置_pytorch ubuntu20

之前我是使用的Windows来配置深度学习框架
想用Windows的朋友请查看[这篇博文]

但由于项目需要以及各种各样的原因
貌似用linux系统效率会更好
因此从头开始使用ubuntu进行pytorch环境配置

首先查看[这篇博文]

非常详细地说明了如何安装pytorch环境
注意我这里需要的是python3.6
因此我在第五步的时候
语句如下

conda create -n pytorch python=3.6
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报错1

但总是遇到无法访问URL的错误

参照这篇博客进行改源

然后就可以解决这个访问不了链接的情况

报错2

但是再次报错
Warning: 8 possible package resolutions (only showing differing packages):
使用这个语句可以解决

conda update --strict-channel-priority --all
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安装pytorch，去pytoch官网，根据自己的cuda版本，以及系统选择安装语句链接在这里

然后去掉后面的后缀
语句如下

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3
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报错3

报错
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:

• torchaudio

查找了好多方法都没有直接解决这个问题的

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排雷：！！！！！
这个博主的方法
需要在channels里面添加一些下载链接
成功安装
但是出错了！！！
下载的版本太低了

于是重新研究下载一个高版本的pytorch

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正确方式！！！！
我的小伙伴告诉我最好使用下面的语句
这个放到.condarc

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
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然后 conda remove 之前下载的
就可以成功下载啦！！

Visual studio code安装和配置

首先可以去网上搜索如何安装VScode，教程很多
一抓一大把
然后配置还有个问题
点击图片右下角的python
选取我们创建的pytorch路径

点击这个

找到自己环境里的python路径
如何查看路径使用下面的语句

conda env list
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然后找到这个路径/bin/python就可以成功啦

运行后又开始报错

ModuleNotFoundError: No module named ‘cv2‘解决办法

我是直接使用这个语句安装的

conda install opencv
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然后自动安装了3.4的版本
还是一样报错
找不到cv2
猜测要使用opencv-python这个库
感谢神一般的师兄！！！
只不过输入一直无反应

最后使用这个语句成功安装

pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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没有报错啦！！！！
如果还有其他类似的库报错
可以用这个方法来进行安装！！
接下来开始跑样本啦！
成功运行Dinknet