前言

1.最近非常火的YOLOX，是曠視提出并開源新一代實時目標檢測網絡，具體的算法原理和性能可以轉到github,想上手試試，如果是Linux話，可以按照官方文檔給步驟一步步執行下去就可以了，是Win的話，中間有些不同的步驟。
2.我的環境是win10 x64,CUDA10.2 cudnn 7.1 GPU 是GTX 1660ti,Anaconda 3.7.

環境配置

1.看看官方的linux下的安裝步驟，如果win下照著這個步驟來，很有可能是安裝不成功。

2.下面是Windows 下的環境配置步驟，Win下要使用到Anaconda來建立環境。
Setp1.建立并激活環境

conda create -n yolox python=3.7 #用python 3.8也可以 conda activate yolox

安裝過程中可能會報錯誤，這是因為有些資源是外網，訪問不到的原因，解決方法是切到國內的源或者是想辦法訪問到國外的網。
During handling of the above exception, another exception occurred:

Setp2.安裝Pytorch

#這里pytorch用的是1.7這個版本，而不最新的1.8版本，因為我之前在另一臺GPU是3080的電腦上試 #訓練時老是報找不到GPU或者跑一半之后就崩了。 #如果你切換了國內的源可以把后面的-c pytorch去掉。 conda install pytorch=1.7 torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

Setp3.安裝YOLOX

git clone git@github.com:Megvii-BaseDetection/YOLOX.git cd YOLOX pip install -r requirements.txt python setup.py develop

git clone git@github這一步可能會報Permission Denied (publickey)這個錯誤，解決方法轉到這個[博客]，按著來就可以了(https://blog.csdn.net/sxg0205/article/details/81412921)。
如果出現下面的提示，代表安裝成功。

Setp4.安裝pycocotools

git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git cd pycocotools python setup.py build_ext install

如果出現下面的提示，代表安裝成功。

Setp5.安裝apex

git clone https://github.com/NVIDIA/apex cd apex #不能用官方文檔的這句命令安裝，會報apex Error : Given no hashes to check 137 links for project 'pip': discarding no candidates #pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./ #用這個命令安裝，就可以 python setup.py install

安裝成功.

到這步就算把環境安裝成功了。

3.測試模型與環境。

• 首先從官方github上下面權重，我這里用的YOLOX-s模型，放在YOLOX根目錄下。
• 運行測試demo.py

python tools/demo.py image -f exps/default/yolox_s.py -c yolox_s.pth --path assets/dog.jpg --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --save_result --device gpu

如果出現下面的錯誤，則重新git clone 最新的YOLOX源碼就可以成功測試。

測試成功

然后在YOLOX_outputs\yolox_s\vis_res\xxxx\目錄下看成到測試結果。

4.以上就是YOLOX Win 10下整個環境的安裝過程，我打包的安裝包已上傳到CSDN，里面有下載好的pycocotools、apex和yolox-s的模型，地址：https://download.csdn.net/download/matt45m/21104268

總結

以上是生活随笔為你收集整理的YOLOX——Windows 10下环境配置的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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