harryxia2014的博客

在Ubuntu 22.04.2 LTS下安装Apollo8.0，遇到的三个问题及处理办法

Ubuntu 22.04.2 LTS安装Apollo8.0相对官网，有些要注意的地方如下一、本人采用了Ubuntu 22.04.2 LTS二、GPU安装启动时，CUDA Toolkit要对上版本号三、docker安装，采用我这步聚比较靠普四、接官网采用git 并将源码 clone 下来的话，我是执行了近十次都失败。（说访问失败），最后我用下载模式来做完的。五、下完代码后，进入docker，之后要用root权限，不然编译不过。

1、环境：操作系统：Ubuntu20.04Python3.9Pytorch1.10.2IDE：（本人使用的是ECLIPSE）显卡：NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB2、网络训练在YOLOV5目标下，选择：train.py，执行3、可能会遇到的坑一报：/bin/sh: pip: command not found遇到这错误，说明环境不协调，需要安装配套的环境，具体每个人的环境不一样，需要细心解决，找资料。4、可能会遇到的坑二报：wandb.e

1、环境：操作系统：Ubuntu20.04Python3.9Pytorch1.10.2IDE：（本人使用的是ECLIPSE）显卡：NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB开源库地址：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 ???? in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite2、配置参数解压后，在ECLIPSE打开源码。打开detect.py文件。核心配置 #模形设置，这里

第一、准备环境双硬盘（Ubuntu20.04系统盘、存储镜像文件盘）说明：本人机器是自动驾驶环境，所以系统有些大，约180G第二、命令执行：进入命令控制台：获得root权限sudo -s第三、查看Ubuntu20.04系统盘信息sudo fdisk -u -l /dev/sdb运行结果如下（说明：我这是1T的系统盘，系统已使用约160G）第四、计算系统文件占整盘的比例，我的是(983-830)/983=16%(实际是15点多％)，然后末尾（195352

本人硬件环境：CPU：Intel Core i7 6700GPU：NVIDIA GTX 1060 6G内存：SAMSUNG DDR4 32GB硬盘：双SSD 256G,双系统（windows,ubuntu）注意，下面除标题，跟前面加＃号的，都是在命令行输入的命令。第一、显卡与GPU安装，详见我另一篇文档（Ubuntu 20.04-Pytorch-GPU系统环境搭建指南）第二、Docker安装Apollo 6.0+ 依赖于Docker 19.03版本及以上，安装方式如下.