我又来了~这次解决了因为有多个python,cmd中pytorch安装了gpu可是pycharm不能用的问题

文章讲述了作者在使用Python时遇到的TorchGPU版本问题,最初通过PyCharm设置安装的非GPU版本,后来通过命令行重装并指定cu118版本解决了问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

我使用的python解释器的地址是D:\python.exe
cuda是118
所以我的安装语句是

D:\python.exe -m pip install torch -f https://download.pytorch.org/whl/cu118/torch_stable.html

-----------------------------

又遇到问题了,之前可能是用pycharm自带的设置里安装过torch,结果又不是gpu版本了,在设置里卸载torch之后又用上边的语句进行安装,又好了。

<think>好的,我现在需要帮用户配置YOLOv4在PyTorch环境下,使用CPU并在PyCharm中运行,同时项目要放在D盘的python_yolov4文件夹里。我得一步步理清楚该怎么做。 首先,用户可能已经安装Python,但不确定版本。YOLOv4通常需要Python 3.6或更高版本,所以需要确认这一点。如果用户没有安装,需要指导他们安装合适的版本,并建议使用虚拟环境,比如venv或者conda。虚拟环境能避免包冲突,是个好习惯。 接下来是PyTorch安装。因为用户使用CPU,所以安装命令应该是`pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu`。不过,可能要考虑版本问题,比如是否要指定特定版本的PyTorch,确保兼容性。可能需要检查YOLOv4的PyTorch实现是否有版本要求。 然后是获取YOLOv4的代码。用户需要从GitHub克隆仓库,比如经典的ultralytics版本或者另一个实现,比如Tianxiaomo的版本。需要确认正确的仓库地址,比如https://github.com/WongKinYiu/PyTorch_YOLOv4或者https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4。这一步可能需要用户安装Git,或者直接下载ZIP解压到目标文件夹。 接下来是依赖项的安装。通常仓库会有requirements.txt,用户需要运行`pip install -r requirements.txt`来安装必要的库,比如numpy、opencv-python、matplotlib等。需要注意这些依赖是否支持CPU,比如opencv可能需要额外的步骤,但一般通过pip安装应该没问题。 权重的下载也是关键。YOLOv4需要预训练的权重文件,比如yolov4.weights,用户需要从提供的链接下载,并放到项目目录的指定位置,比如weights文件夹。之后可能需要将.weights文件转换为PyTorch的.pth格式,具体取决于所用的仓库。有些仓库提供转换脚本,或者用户需要自己运行转换命令。 配置PyCharm部分,用户需要创建新项目,选择D盘的python_yolov4文件夹作为位置。然后设置解释器,指向之前创建的虚拟环境中的Python解释器。可能需要指导用户如何在PyCharm中添加现有解释器,或者新建一个。 测试运行时,用户可能需要运行detect.py或者类似的脚本,指定图像路径和权重。需要确保输入图片存在,并且路径正确。可能遇到的错误包括路径错误、缺少依赖库、权重文件未正确转换或放置位置不对。这时候需要提示用户检查错误信息,安装缺失的包,确认文件路径。 此外,使用CPU的话,推理速度会比较慢,可能需要提醒用户耐心等待,或者后续考虑优化方法,比如简化模型等。另外,确保代码中设置使用CPU,有些代码可能默认用GPU,需要修改device为'cpu'。 最后,整理步骤时要注意顺序,先准备环境,再获取代码,安装依赖,处理权重,配置PyCharm,最后测试。同时,要给出可能的常见问题解决方法,比如安装失败,路径错误等,帮助用户自行排查。</think>以下是配置YOLOv4环境(基于PyTorch+CPU+PyCharm)的详细步骤: --- ### **1. 环境准备** #### 1.1 安装Python - 确认已安装 **Python 3.7+**(推荐3.8) - 建议使用虚拟环境(如`venv`或`conda`): ```bash # 创建虚拟环境(以venv为例) python -m venv D:\python_yolov4\venv # 激活环境 D:\python_yolov4\venv\Scripts\activate ``` #### 1.2 安装PyTorch(CPU版) - 运行以下命令安装PyTorch: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` --- ### **2. 下载YOLOv4代码** #### 2.1 克隆仓库到D盘 - 打开PyCharm的终端或系统CMD,执行: ```bash cd D:\python_yolov4 git clone https://github.com/WongKinYiu/PyTorch_YOLOv4.git ``` > 如果未安装Git,可手动下载仓库ZIP并解压到目标文件夹。 #### 2.2 安装依赖库 - 进入项目目录并安装依赖: ```bash cd PyTorch_YOLOv4 pip install -r requirements.txt ``` --- ### **3. 下载预训练权重** #### 3.1 下载权重文件 - 下载官方权重文件(需约250MB): ```bash # 手动下载地址(复制到浏览器): https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights ``` - 将`yolov4.weights`保存到路径: ``` D:\python_yolov4\PyTorch_YOLOv4\weights ``` #### 3.2 转换权重格式(可选) - 某些仓库需要将`.weights`转为PyTorch格式: ```bash python convert.py --weights weights/yolov4.weights --output weights/yolov4.pth ``` --- ### **4. PyCharm配置** #### 4.1 创建项目 1. 打开PyCharm → `File` → `New Project` 2. 选择位置: ``` Location: D:\python_yolov4\PyTorch_YOLOv4 ``` 3. 选择虚拟环境解释器: ``` Python Interpreter → Existing → 指向 venv\Scripts\python.exe ``` #### 4.2 验证环境 - 在PyCharm中新建Python文件,输入: ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出PyTorch版本 print(torch.cuda.is_available()) # 应为False(使用CPU) ``` --- ### **5. 测试推理** #### 5.1 运行示例代码 - 使用项目自带的`detect.py`(或类似脚本): ```bash python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights weights/yolov4.pth --device cpu ``` #### 5.2 结果查看 - 输出保存在: ``` D:\python_yolov4\PyTorch_YOLOv4\runs\detect ``` --- ### **常见问题解决** 1. **依赖安装失败** - 尝试升级pip:`pip install --upgrade pip` - 手动安装缺失库(如`opencv-python-headless`) 2. **路径错误** - 确保所有文件路径使用`/`或`\\`(Windows系统) 3. **性能问题** - CPU推理较慢,建议缩小输入尺寸(如`--img-size 320`) --- ### **附加说明** - 如果使用其他YOLOv4仓库(如[Tianxiaomo版本](https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4)),步骤类似,需注意代码兼容性 - 完整训练需准备自定义数据集,参考官方文档
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值