基于CUDA12.1+CUDNN8.9+PYTORCH2.3.1,实现自定义数据集训练

简介: 文章介绍了如何在CUDA 12.1、CUDNN 8.9和PyTorch 2.3.1环境下实现自定义数据集的训练,包括环境配置、预览结果和核心步骤,以及遇到问题的解决方法和参考链接。

0 结果预览

1 核心点

yolo命令行CL需要将虚拟环境的yolo程序加入系统路径。

遇到conda install 失效问题,重建新的虚拟环境,再进行安装。

whl可以下载好后再安装。

pip install F:\tool\ai\torch-2.3.1+cu121-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install F:\tool\ai\torchvision-0.18.1+cu121-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install F:\tool\ai\torchaudio-2.3.1+cu121-cp310-cp310-win_amd64.whl

2 参考链接

【yolov8】从0开始搭建部署YOLOv8,环境安装+推理+自定义数据集搭建与训练,一小时掌握_哔哩哔哩_bilibili

CUDA安装&cuDNN、TensorRT版本匹配_cuda和cudnn版本匹配-CSDN博客

TensorRT 10.x Download | NVIDIA Developer

PyTorch

Anaconda 和 VSCode 配置Python编程环境教程_anaconda vscode python-CSDN博客

GPU版本pytorch(Cuda12.1)清华源快速安装一步一步教!小白教学~_pytorch清华源-CSDN博客

conda配置python环境:安装gpu版本的pytorch、torchvision、torchaudio、pytorch-cuda_conda install pytorch torchvision torchaudio pytor-CSDN博客

Anaconda中如何配置国内镜像源安装外部库(含conda永久配置和pip临时配置方法)_conda中科大镜像源-CSDN博客

从零开始下载torch+cu(无痛版)_torch包下载-CSDN博客

Previous PyTorch Versions | PyTorch

# CUDA 11.8

conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

# CUDA 12.1

conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

# CPU Only

conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 cpuonly -c pytorch

# ROCM 6.0 (Linux only)

pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.0

# CUDA 11.8

pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# CUDA 12.1

pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# CPU only

pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url

​

https://download.pytorch.org/whl/cpu

pytorch-wheels-cu121安装包下载_开源镜像站-阿里云 (aliyun.com)

用whl安装pytorch踩坑实录(whl is not a supported wheel on this platform.)_离线安装pytorch的whl文件失败-CSDN博客

​
channels:

  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

  - Simple Index

  - Simple Index

  - Simple Index

  - https://pypi.hustunique.com/

  - https://pypi.sdutlinux.org/

  - https://pypi.douban.com/simple/

show_channel_urls: true

envs_dirs:

  - D:\ProgramData\Anaconda3\envs

pkgs_dirs:

  - D:\ProgramData\Anaconda3\pkgs

  - C:\Users\pgjgg\.conda\envs

  - C:\Users\pgjgg\AppData\Local\conda\conda\envs

​

conda创建环境过程中出现“Solving environment: failed”报错的解决办法-CSDN博客

​
show_channel_urls: true

channel_alias: Index of /anaconda/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

default_channels:

  - Index of /anaconda/pkgs/main/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

  - Index of /anaconda/pkgs/free/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

  - Index of /anaconda/pkgs/r/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

  - Index of /anaconda/pkgs/pro/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

  - Index of /anaconda/pkgs/msys2/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

custom_channels:

  conda-forge: Index of /anaconda/cloud/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

  msys2: Index of /anaconda/cloud/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

  bioconda: Index of /anaconda/cloud/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

  menpo: Index of /anaconda/cloud/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

  pytorch: Index of /anaconda/cloud/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

  simpleitk: Index of /anaconda/cloud/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

channels:

  - defaults

ssl_verify: true

Conda虚拟环境更新pip方法_conda update pip-CSDN博客

conda install -c conda-forge rdkit

& : 无法将“D:\Software\Python\Anaconda\Scripts\conda.exe”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。-CSDN博客

原因其实就是找不到途中说的conda.exe文件,所以需要进入上图红字第三行的路径,将profile.ps1这个文件打开,可用记事本或者notepad++。

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