版本要求:

• PaddlePaddle 2.2
• cuDNN v8.1.1
• CUDA 11.2.2

一、安装PaddlePaddle

PaddlePaddle我已经安装过了，版本为2.2，安装教程：https://blog.csdn.net/qq_44447544/article/details/123432542

二、安装PaddleDetection

注意： pip安装方式只支持Python3

先克隆仓库，找到 Releases/v2.1.0，Github链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/releases/tag/v2.1.0

源码下载好后解压即可。

在此文件夹地址栏输入 CMD 回车，打开命令行：

启动已经安装了 PaddlePaddle 的虚拟环境 padddle,并输入下述命令：

# # 安装其他依赖(不要挂梯子，会报错)
pip install -r requirements.txt

# 编译安装paddledet
python setup.py install

三、测试与体验

在 paddle 虚拟环境下输入：

python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py

这里提示 cuDNN版本与 Paddle不兼容，暂时不用管。

再输入：

# 在GPU上预测一张图片（不要挂梯子，会保存）
python tools/infer.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.yml -o use_gpu=true weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.pdparams --infer_img=demo/000000014439.jpg

结果保存在 Output文件夹下：

至此 PaddleDetection 环境搭建完成。