服务器部署AI项目_ubuntu服务器开源的ai软件-优快云博客

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服务器部署AI项目-快速记录版

记录服务器部署AI项目配置环境

一、安装环境

1.1 ubuntu安装anaconda

1.2 配置anaconda环境

anaconda安装完成之后请切换到国内的源来提高下载速度，命令如下：

conda config --remove-key channels
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple

首先创建python3.8的虚拟环境，请在命令行中执行下列操作：

conda create -n yolo5 python==3.8.5
conda activate yolo5

在这里插入图片描述

注意进入到yolo5环境后使用python是python3.8.5的
如果使用sudo python会是root上面的

安装的Pytorch的版本是1.8.0，命令如下：

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly # CPU的小伙伴直接执行这条命令即可

安装其他包

先进入到项目文件夹文件下面有requirements.txt
我们cd到yolov5代码的目录下，直接执行下列指令即可完成包的安装。

pip install -r requirements.txt
pip install pyqt5
pip install labelme

pycocotools的安装

确保您的系统中已安装Python和pip。您可以通过以下命令来检查它们是否已安装：

python3 --version
pip3 --version

如果它们未安装，请使用以下命令来安装它们：

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

确保您已经安装了一些必要的依赖项。运行以下命令来安装这些依赖项：

sudo apt-get install build-essential git gcc libglib2.0-0 libsm6 libxext6 libxrender-dev

安装Cython：

pip3 install Cython

克隆并安装pycocotools库。运行以下命令来克隆库：

git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git

进入克隆的目录：

cd cocoapi/PythonAPI

运行以下命令来安装pycocotools库：

python3 setup.py build_ext --inplace
python3 setup.py install

完成上述步骤后，您应该已成功在Ubuntu上安装了pycocotools库。您可以在Python中导入该库并使用它。

import pycocotools

注意如果有报错numpy缺失就pip install numpy

二、测试

然后测试运行一下

2.1 先进入名为yolo5环境

conda activate yolo5

在这里插入图片描述
使用python -V测试环境
使用python -m pip list测试环境安装包

2.2 再cd进入项目文件夹

cd /home/orange/yolov5-mask-42-master

在这里插入图片描述

2.3 输入指令

python detect.py --weights runs/train/exp42/weights/best.pt --source data/images/hlb/47.jpg

–weights添加权重
–source 输入图片
如果不进入到项目里面，就要使用绝对路径输入如下命令

python /home/orange/yolov5-mask-42-master/detect.py --weights /home/orange/yolov5-mask-42-master/runs/train/exp42/weights/best.pt --source /home/orange/yolov5-mask-42-master/data/images/hlb/47.jpg

在这里插入图片描述
报错如上所示要添加权限

chmod +755 runs/train/exp42/weights/best.pt
chmod +755 data/images/hlb/47.jpg

注意：运行其他要添加类似权限
成功后再试一次指令，结果如图所示
** 加粗样式
**
图片输入在 runs/detect/下面
文件夹expx 是输入次数，每一次结果在最新数字x里面如图所示
在这里插入图片描述