window paddle dection安装记录（cuda 12.2,python3.10)_paddledetection cuda12-优快云博客

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本文介绍了如何使用Conda创建PaddleDetection环境，根据CUDA版本安装PaddlePaddle，编译并进行模型测试，以及在GPU上快速体验目标检测。步骤包括克隆仓库、安装依赖、编译安装和测试代码示例，以及展示文本框计算过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.7/docs/tutorials/INSTALL_cn.md

conda创建环境

https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html：
在这里插入图片描述

根据cuda版本安装paddlepaddle:https://www.paddlepaddle.org.cn/
在这里插入图片描述

# 克隆PaddleDetection仓库
cd <path/to/clone/PaddleDetection>
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git

# 安装其他依赖
cd PaddleDetection
pip install -r requirements.txt

# 编译安装paddledet
python setup.py install

测试

python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py

测试通过后会提示如下信息：

.......
----------------------------------------------------------------------
Ran 7 tests in 12.816s
OK

在这里插入图片描述

快速体验目标检测效果

在GPU上预测一张图片

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # windows上不用加

python tools/infer.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.yml -o use_gpu=true weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.pdparams --infer_img=demo/000000014439.jpg