Darknet CUDA/CUDANN环境的快速安装

在具备GPU显卡且主持CUDA的纯净的UBUNTU18.04系统上，按照如下指导文档安装 Nvidia 显卡驱动。

Ubuntu18.04安装CUDA深度学习环境_tugouxp的专栏-优快云博客

之后，下载darknet

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

进入darknet/scripts，执行命令：

sudo ./scripts/setup.sh --InstallCUDA

最后输出pwsh的错误 貌似没有太大影响。

在.bashrc文件中添加如下设置环境变量：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.5/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.5/bin:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.5

安装opencv, python opencv:

sudo apt install libopencv-dev 

之后安装Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh参考下面博客

Cuda环境搭建并部署多目标跟踪模型FairMOT推理验证_tugouxp的专栏-优快云博客

安装完毕anaconda后，升级PIP工具，不升级会在安装PYTHON OPENCV的时候失败。

pip3 install --upgrade pip

之后执行

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scikit-build
pip3 install opencv-python

编译darknet,打开GPU，CUDA,OPENCV支持。

下载YOLOV3权重

wget -c https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

验证单张图片，执行./image_yolov3.sh

验证摄像头采集

修改darknet_video.py实现，将默认的YOLOV4模型修改为YOLOV3模型。

最后，执行python3 darknet_video.py

或者不修改原始测试文件，直接执行

 python darknet_video.py --config_file=./cfg/yolov3.cfg --weights=yolov3.weights

由于使能了GPU，检测帧率有明显提升。输入命令watch -n 1 nvidia-smi命令监视显卡一举一动：

使用显卡的有三个程序，由于我们将nouveau加入了黑名单，所以XORG使用了NVIDIA的显卡驱动做渲染。同时我开了一个python作实时的码流检测。同时开启了CUDA-Z查看显卡信息。

补充：

中科大和ALIYUN的下载源，替换后不是一般的快,但是这样作也有一个缺点，就是用apt命令安装某些软件包的时候，会发生系统认为当前的版本为非LTS支持版本而无法处理依赖，导致安装进行不下去的情况，则个时候需要恢复原来的source.list文件中的内容，才能恢复。

deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-upd