YOLO3+GPU(gtx1060)

安装参加yolo3官网，较为简单。

此文主要针对配置与问题解决。

一.配置GPU和CUDA信息

Darknet在GPU上运行可以得到500倍的提速，编译使用GPU要求显卡是Nvidia卡并且正确安装了CUDA。

GPU环境下的编译配置都是在 /darknet/Makefile 文件中定义的，GPU环境的编译有3点更改需要注意。

1. 更改Makefile前两行GPU和CUDNN的配置：

（备注：makefile 用vim打开，按ESC,再输入：wq,实现保存退出）
GPU=1

CUDNN=1

2. 更改CUDA的路径

48~51行，在"ifeq ($(GPU), 1)"语句块中修改为自己的CUDA安装路径，更改前默认路径如下：

ifeq ($(GPU), 1)

COMMON+= -DGPU -I/usr/local/cuda/include/

CFLAGS+= -DGPU

LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda/lib64 -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand

例如修改为：

ifeq ($(GPU), 1)
COMMON+= -DGPU -I/usr/local/cuda-9.0/include/
CFLAGS+= -DGPU
LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda-9.0/lib64 -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand

23行，修改NVCC的路径：

NVCC=/usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc

3. 修改ARCH配置

如果经过1和2的配置修改后编译的darknet运行可能会报以下错误：

Loadingweights from yolo.weights...Done!
CU