本人最近在学习yolov3相关的知识，但无奈自己的电脑算力有限，就在矩池云租了个服务器，我个人有比较喜欢服务器的可视化所以租的配置和和镜像选择是
关于如何让服务器可视化可参考矩池云上给的教程
点开这个链接
1.然后接下来就是进入之后环境的配置了
进入之后我们的第一步是创建一个终端新用户，因为服务器第一次进入的时候只有root一个权限用户，如果在该权限用户下载的文件权限都很高，如果要修改这些文件就不能直接打开修改，然后sudo命令也不能用我很不习惯，我个人觉得有点麻烦，所以我重新新建了一个zht的终端用户（这个用过ubuntu系统的朋友应该能够体会）
备注：要想要sudo命令可用就在root终端下执行apt-get update然后apt-get install sudo
新建的流程如下
首先打开终端
useradd zht #添加一个新用户，用户名为zht
passwd zht # 为该用户设定登录密码
usermod -s /bin/bash zht #为该用户指定命令解释程序（通常为/bin/bash）
usermod -d /home/zht zht #为该用户指定用户主目录
su zht #切换到用户zht
如果出现了zht@ubuntu:/home/
类似的则表示切换成功，也就表示新建zht用户成功
如果不太清楚的可以参考
点这里
2.下一步就可以开始下载darknet了
git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
#这个yolov3的权重文件一般来说如果你不翻墙的话下载速度很慢，所以
我的建议是复制下载链接https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
到迅雷去下载，然后下载完之后再把这个文件传到矩池云服务器里去，再
拖到darknet文件夹里。
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
不出意外的话会
然后在darknet文件夹里出现一个predictions.jpg文件你打开就可以一只可爱的狗狗
在接下来才是最重要的，上面这个简单的测试我们只调用了cpu，所以其实测试这张图片是消耗了二三十秒的，但是，接下来我们要让gpu也加入工作，测试的时间可以缩短到两三秒，这也是我为什么要去租服务器的原因。
当然，我觉得还是挺麻烦的，希望我下面的教程可以不用让你两天就配置好，因为我在这个cuda和cudnn上面花了两天时间（此时）。
那我们接下来就开始
3cuda10.2+cudnn7.6.5
首先用sudo apt-get --purge remove cuda-*卸载预装好的的cuda10.0和cudnn因为这两个版本预装的是阉割版的，darknet没办法直接用，然后去cuda官网下载点这里
然后
复制wget后面的链接到迅雷去下载
同理右键到download的那两个图标复制下载链接然后到迅雷去下载，再把这三个文件传到云服务器里去。
然后再去cudnn的官网去下载cudnn7,.6.5
点这里 需要注册完之后然后下载
找到那个cudnn7.6.5for linux的文件下载下来应该是个taz的文件，下载也是复制下载链接到迅雷比较快。
然后把它传到云服务器去
接下来就比较简单了，我当时就就是把这四个文件全部放到了download的文件夹里。这里接下去操作我是在root的终端用户下进行的，然后就是
打开终端cd到download的这个文件夹里面去，然后就是
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
之后运行会出现一个界面，你直接输入accept然后回车
在到下一个界面，我一开始直接移动到了install然后回车，它给我安装失败了，我也没搞清楚啥情况，然后后来我重新输入了一遍这个命令重新accept之后到了第二个界面，这个时候出现了一个cuda installer 然后上下方向键选择到driver这个选项然后回车，可以看到这个driver前面的加号没了，然后再上下键控制选择到install回车下载，最后成功安装完成。这个安装过程非常快，只有几秒钟，然后出现一个summary然后下面巴拉巴拉一大段话，只要没报错就行。
gedit ~/.bashrc
# 在最后加入两行：（按照安装提示修改成自己的路径）
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
# 保存退出之后，运行:
source ~/.bashrc（我的是source ~/.zshrc,因为我的默认shell是zsh)
然后再
sudo sh cuda_10.2.1_linux.run
sudo sh cuda_10.2.2_linux.run
和上面的流程一样选择就好了
以上，cuda10.2安装成功
然后接下来就是先解压cudnn的下载文件
可能它会报错没有解压文件的命令文件，这个时候你就百度一下这种报错，一般很容易都能找到教程，我这里就不赘述了。
tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
就一般不会报错，就很顺利安装好了cudnn的7.6.5
至次，gpu环境配置完成。
4.darknet的makefile文件的修改
如果你是在新建的终端用户下执行的
git clone https://github.com/pjreddie/darknet
命令，那么你再在终端下载个gedit，你就能直接右键选择用gedit打开Makefile，类似于记事本直接修改内部，这里主要是要修改
把gpu=0改成＝1，把cudnn=0改成=1，然后把NVCC=nvcc改成NVCC=nvcc的路径 这个我也记不得了，就在usr/local/cuda/里面哪个文件夹里，你找一找。然后，
cd darknet
make clean
make
没报错就恭喜你配置成功了，
到这里，我们所有的工作就完全结束了。
这也是我配置完了两天后写的可能有些细节我会忘了写上去，但是最经典的我网上照面也没找到的bug我都已经写在上面了，另外遇到问题的话你们应该能够比较容易的百度到。
参考文章：
https://blog.csdn.net/famirtse/article/details/82875590
https://blog.csdn.net/luoying_ontheroad/article/details/81136973
https://www.jianshu.com/p/f74d4534af80?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation