티스토리 뷰

1.욜로 튜토리얼

https://lynnshin.tistory.com/47

 

yolov5 학습 튜토리얼 1

Custom 데이터로 YoloV5 모델 학습하기 2편 - [AI/Self-Study] - yolov5 학습 튜토리얼 2 (+ mAP, IoU 설명 / Test 와 Inference) 1. 환경 세팅 1) YoloV5 깃헙 레포지토리 clone $ git clone https://github.com/..

lynnshin.tistory.com

 

2. 파이토치 설치 튜토

https://supermemi.tistory.com/113

 

[ 파이토치 ] Pytorch 설치하기

[ 파이토치 ] Pytorch 설치하기 머신러닝에서 tensorflow와 pytorch는 양대 산맥이죠 pytorch를 설치해봅시다. https://pytorch.org/get-started/locally/ PyTorch An open source machine learning framework..

supermemi.tistory.com

 

conda activate meta
#가상환경접속

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
#1욜로 깃 다운


#2 파이토치 설치
#튜토리얼에서는 여기서 가상환경만들어주고 접속한다. 나는 이미 접속해있으므로 패스
##conda create -n yolov5 python=3.9.7
##conda activate yolov5
nvidia-smi
#파이토치 설치를 위해 GPU CUDA 버전확인 11.4
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge


#3나머지 모듈 설치
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

https://pytorch.kr/get-started/locally/

 

파이토치 한국 사용자 모임 (PyTorch Korea User Group)

파이토치 한국 사용자 모임에 오신 것을 환영합니다. 딥러닝 프레임워크인 파이토치(PyTorch)를 사용하는 한국어 사용자들을 위해 문서를 번역하고 정보를 공유하고 있습니다.

pytorch.kr

(파이토치 컴터 환경에 따른 설치 코드)

 

..나는 모델파일만 가져다 써야지...

다음이시간에


CMD 명령어

cd <디렉토리> : 디렉토리 이동

cls : 화면 클리어

dir : 현재 디렉토리의 폴더/파일 리스트

del <파일/폴더명> : 파일/폴더 삭제

mkdir <폴더명> : 폴더 생성

드라이브명: : 드라이브간 이동은 ex) c: , d: 처럼 드라이브명:으로 사용

ls : 현재 폴더의 파일/폴더 리스트

 

아나콘다 명령어

conda env list : 가상환경 목록 보기

conda create -n <가상환경이름> python=<버젼> : 가상환경 생성 ex) conda create -n TestEnv python=3.7

conda env remove -n <가상환경이름> : 가상환경 삭제

conda activate <가상환경이름> : 가상환경 실행

conda deactivate : 가상환경 종료

conda list : 현재 가상환경에서 설치되어있는 패키지 보기

conda install <패키지 이름> : 현재 가상환경에서 패키지 설치

ex1) conda install numpy

ex2) conda install numpy pandas

ex3) conda install tensorflow-gpu==1.13.1

conda uninstall <패키지 이름> : 현재 가상환경에서 패키지 삭제

 

conda create --name <복사하여 생성할 가상환경명> --clone <복사할 가상환경명> :

ex) conda create --name NewProject --clone OldProject : OldProject를 복사하여 NewProject로 생성함

conda env create --file <yml파일명.yml or yaml> : yml/yaml로 가상환경 생성

ex) conda env create --file environment.yml

conda env update --file <yml파일명.yml or yaml> --prune : yml 덮어쓰기 (activate상태에서 사용가능)

ex) conda env update --file environment.yml --prune

conda env create -f <yml파일명.yaml or yaml> conda env export > <yml파일명.yml> : 현재 가상환경의 yml 생성

ex) conda env create -f environment.yml

ex) conda env export > environment.yaml

 

python --version : 파이썬 버전 확인

 

nvidia-smi : 드라이버 정보 표시 (+ CUDA 버전 표시)


pip install -r requirments.txt : requirements.txt 내의 패키치 설치

 


이게 맞나 .. 다크넷을 깔아보자

https://pjreddie.com/darknet/install/

 

Installing Darknet

Installing Darknet Darknet is easy to install with only two optional dependancies: OpenCV if you want a wider variety of supported image types. CUDA if you want GPU computation. Both are optional so lets start by just installing the base system. I've only

pjreddie.com

https://dadev.tistory.com/entry/%EC%8A%A4%ED%81%AC%EB%9E%A9-Windows%EC%97%90%EC%84%9C-make-%EB%AA%85%EB%A0%B9%EC%96%B4-%EC%84%A4%EC%B9%98-%EB%B0%8F-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%EB%B0%A9%EB%B2%95

 

[스크랩] Windows에서 make 명령어 설치 및 이용 방법

<관련글> 2022.03.31 - [Makefile] Makefile Tutorial build 및 test할 때 자주 사용하는 make 명령어를 윈도우 환경에서 사용하는 방법 소개합니다. Make란? 더보기 Make의 능력 Make를 사용하면 최종 사용자가..

dadev.tistory.com

>> make 명령어가 안먹는다..

환경변수 설정 어디서하더라 ..

 

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