前期准备：

资源（百度网盘）https://pan.baidu.com/s/1bsDEclG8Ej4eC5sRX8zXUw 密码：3l32

1.一个装有VS2017的Windows10电脑，因为yolo3项目是用VS2015写的，所以我们需要在VS2017中安装扩展。

打勾为安装，未打勾时请安装。

2.CUDA9.2（百度网盘）。CUDA9.2的官方下载链接，在中国，因为某些原因不可用。为节省读者的时间，我上传到了百度网盘。

安装教程：双击exe文件，此时会让你选择一个目录。这个exe文件的本质是一个压缩包，所以你选择的目录就是解压目录，不是安装目录，按默认的C盘就好，因为安装完成系统会自动删除解压目录的。解压完成后会弹出安装程序，进入计算机配置检查环节，大概4-5分钟，安装模式按默认的就好，（好像叫典型还是精简什么的），然后就会自动安装啦。是不是很简单。

3.cuDNN7.1（百度网盘）。因为cuDNN7.1的官方下载链接，还要注册个英伟达的开发者账号。为节省读者的时间，我上传到了百度网盘。

安装教程：下载后解压，会有bin，include，lib三个目录，记住，这是cudnn的三个目录。

然后打开C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2这个目录，下面简称CUDA目录

把cudnn/bin/cudnn64_7.dll复制到CUDA/bin里面去

把cudnn/include/cudnn.h复制到CUDA/include里面去

把cudnn/lib/x64/cudnn.lib复制到CUDA/lib/x64里面去

其实说白了就是复制三个文件，是不是很简单，复制完后，原来那个cudnn目录就可以删掉了，cudnn其实就是cuda的一个补丁。

4.OpenCV3.4.0（百度网盘）。因为OpenCV的官方下载链接是国外的，下载速度异常缓慢。为节省读者的时间，我上传到了百度网盘。在读者写作的时候，OpenCV已经更新到了3.4.1版本，但是，请不要使用3.4.1，请不要使用3.4.1，请不要使用3.4.1。yolo的作者已经明确声明使用3.4.1会出现编译错误。没错，作者尝试了一下，果然会出现错误，哈哈哈。所以笔者建议使用3.4.0版。但现在又会出现一个问题，比如说我之前使用的3.4.1，我又不想卸载3.4.1.如何让他们两个共存呢？请往下看。

首先，建议把3.4.0和3.4.1安装在同一目录下，查找的时候比较方便。笔者的目录结构如下：

D:\library\opencv3.4.0和D:\library\opencv3.4.1\opencv

然后修改系统环境变量,详细步骤就不介绍了，具体百度，我们直接跳到这一步:

然后照下图输入，变量名是自己随便取的，建议大写，建议为OPENCV_HOME或者OPENCV_DIR（符合规范），变量值的蓝色部分是安装路径，请读者灵活变通：

最后，请双击环境变量中的path，进入path的编辑界面，点新建，然后输入%OPENCV_HOME%，如下图：

重启电脑，大公告成。为什么会这样呢？原来Windows有这样一个机制，如果修改path路径，需要重启电脑才生效。但是修改其他变量名，则不用重启电脑，会立即生效。所以如果我们想切换回OpenCV3.4.1.则直接修改OPENCV_HOME变量值就行了，不用重启电脑，是不是很方便。

5.下载yolo3源代码（百度网盘）。GitHub官方网址：https://github.com/pjreddie/darknet向作者致敬，源代码我已打包好，见百度网盘（darknet-master.zip）。

上述2，3，4，5步的资源，均已打包好，见开头的百度网盘链接。

开始用VS2017编译yolo3源代码：

经过繁琐的前期准备，我们终于可以开始编译了，相信我，编译过程一样繁琐。

首先解压darknet-master.zip，打开bulid/darknet/，你会看到这样的一堆东东：

我们首先用记事本编辑darknet.vcxproj，把所有的CUDA 9.1替换为CUDA 9.2，（其实也就两处）分别在第55行和第293行。

替换好后保存，接下来我们需要打开darknet.sln。但是，但是，但是，不要双击打开，因为我们现在是用vs2017打开vs2015的项目，直接打开可能把vs2017搞成未响应，笔者的vs2017就是。所以我们要先打开vs2017，然后左上角文件->打开->打开项目/解决方案，打开darknet.sln，之后回弹出来，是否重定向项目，也就是把vs2015的项目升级成vs2017的项目，我们点否。

之后，大概是下面界面：