vs code 部署

最新推荐文章于 2025-02-02 14:40:15 发布

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#vscode

1. 先下载 vs code，在官网

2. 按自己需求安装，

3.为远程连接而安装 Remote - ssh

4. 在远程服务器上安装vscode 服务，<commit-id是从本地安装的vscode ，帮助，关于，commit

https://update.code.visualstudio.com/commit:<commit-id>/server-linux-x64/stable

或

https://update.code.visualstudio.com/commit:<commit-id>/server-linux-x64/insider

5. 上次到服务器

6. 创建解压路径：mkdir -p ~/.vscode-server/bin/《commit-id》

7. 解压

tar zxvf vscode-server-linux-x64.tar.gz -C ~/.vscode-server/bin/e3f21a18e2727ac37c78159ba81f2c6ee4a982cc --strip 1

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YOLOv4模型在Windows下的实时摄像头检测如何实现？ 5. 如何将训练好的自定义YOLOv4模型部署到Windows平台？</think>### 在Windows系统使用VS Code部署YOLOv4的完整指南 #### 一、环境准备（关键步骤） 1. **基础环境配置**： ```bash # 安装Miniconda（Python环境管理） choco install miniconda3 -y # 使用Chocolatey包管理器 conda create -n yolo_env python=3.8 conda activate yolo_env # 安装核心依赖 pip install opencv-python numpy matplotlib tensorflow-gpu==2.5.0 ``` 2. **GPU加速支持**（必需）： - 安装CUDA 11.2和cuDNN 8.1（与TensorFlow 2.5兼容）[^3] - VS Code扩展安装：`Python`、`Docker`、`CUDA Toolkit` 3. **Darknet框架编译**： ```bash git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet cd darknet/build/darknet # 修改Makefile设置： # GPU=1, CUDNN=1, OPENCV=1, LIBSO=1 make -j8 ``` #### 二、模型部署流程 1. **获取预训练模型**： ```bash # 下载YOLOv4权重 wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights ``` 2. **创建推理脚本** (`yolov4_inference.py`)： ```python import cv2 import darknet # 加载模型 network, class_names, class_colors = darknet.load_network( "cfg/yolov4.cfg", "data/coco.names", "yolov4.weights", batch_size=1 ) # 实时摄像头检测 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() darknet_image = darknet.make_image(frame.shape[1], frame.shape[0], 3) darknet.copy_image_from_bytes(darknet_image, frame.tobytes()) # 推理（GPU加速） detections = darknet.detect_image(network, class_names, darknet_image) image = darknet.draw_boxes(detections, frame, class_colors) cv2.imshow("YOLOv4", image) if cv2.waitKey(1) == 27: # ESC退出 break ``` #### 三、性能优化技巧 1. **TensorRT加速**（提升3-5倍FPS）： ```bash # 转换模型为TensorRT格式 ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -ext_output test.mp4 -i 0 -thresh 0.25 -engine yolov4.engine ``` 推理时使用`-engine`参数加载优化模型[^3] 2. **多线程处理**： ```python from threading import Thread class VideoStream: def __init__(self, src=0): self.stream = cv2.VideoCapture(src) self.grabbed, self.frame = self.stream.read() self.stopped = False def start(self): Thread(target=self.update, args=()).start() return self def update(self): while not self.stopped: self.grabbed, self.frame = self.stream.read() ``` #### 四、常见问题解决 1. **CUDA版本冲突**： - 检查兼容矩阵：TensorFlow 2.5 ↔ CUDA 11.2 ↔ cuDNN 8.1 - 环境变量设置： ```bash set PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin;%PATH% set CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2 ``` 2. **OpenCV DLL缺失**： ```bash # 安装VC++ Redistributable choco install vcredist2015 -y ``` #### 五、部署架构示意 ```mermaid graph TD A[视频输入] --> B(VS Code环境) B --> C{YOLOv4模型} C -->|TensorRT加速| D[GPU推理] C -->|原生Darknet| E[CPU/GPU推理] D --> F[结果可视化] E --> F F --> G[输出检测结果] ``` > **性能对比**： > $$ \text{加速比} = \frac{\text{原生FPS}}{\text{TensorRT FPS}} \approx 3.5\text{x} $$ > 在RTX 3080上实测：原生Darknet 45fps → TensorRT 158fps[^3] #### 六、进阶部署方案 1. **ONNX Runtime部署**（跨平台方案）[^2]： ```python import onnxruntime as ort sess = ort.InferenceSession("yolov4.onnx", providers=['CUDAExecutionProvider']) outputs = sess.run(None, {"input_1": preprocessed_image}) ``` 2. **Docker容器化**： ```Dockerfile FROM nvcr.io/nvidia/tensorrt:21.09-py3 RUN pip install opencv-python onnxruntime-gpu COPY yolov4.engine /app CMD ["python", "inference.py"] ```