序文
最近、先生のご要望でpaddlexベースのC#環境を導入しましたが、いくつかの落とし穴はありましたが、数回のインストールとテストを経て、ようやく成功したので、ここに記録しておきます。今回使用したすべてのソフトウェアのインストール パッケージは次のとおりです。
補足 vs 2019 インストール パッケージ:
公式参照リンク (環境インストールなし、その後の展開のデモのみ):
https://www.bilibili.com/video/BV1vS4y1R7wT?p= 2&vd_source=85763a97844d5b0e829b6a756a4c651c
インストールパッケージのリンク:
リンク: https://pan.baidu.com/s/1o8Isqd0KQgyKg6h_9He8ZA
抽出コード: wjwj
– Baidu Netdisk Super Member V5 からの共有
インストール手順
ステップ 1: インストールと 2019 の比較
2019 コミュニティ バージョンをインストールするには、以下の exe ファイルをダブルクリックしてください。
必要なインストール パッケージを選択するには、次の 3 つを確認することをお勧めします
。 インストール パスは次のとおりです。 (ここで独自のパスを変更できます。私は、 E ドライブ (以下に示すように)
次に、右下隅でインストールを確認します。ソフトウェアが自動的にインストールされるまで待ちます (ネットワーク速度によっては、約 5 ～ 10 分かかる場合があります)。インストールが完了したら
、ローカル アプリケーションを選択し、そのフォルダーを見つけて、ショートカットをデスクトップにドラッグします。ダブルクリックしてプログラムを実行します。
ソフトウェアが正常にインストールされているかどうかをテストするには、次のように新しいプロジェクトの作成を選択します。
開始後、次のインターフェイスが表示され、環境アクセサリが正常にインストールされたことが示されます。
ステップ 2: cuda_10.2 をインストールする
まず、cmd コマンドを使用して nvidia ドライバーを確認します。以下に示すように、私のドライバーは 11.7 (インストールされている cuda のバージョンはcuda ドライバーのバージョン以下です)。ここでは 10.2 のインストールを選択します。後続のテストでは、11.6 が必要です。必要に応じてインストールしてください。
命令：nvidia-smi
デフォルトのインストールを保持し、場所を変更せずに次のステップ (合理化されたインストールを使用) に進むことをお勧めします。
インストールが完了したら、システム環境変数を確認します (次のメッセージが表示され、インストールが成功したことを示します)。
cmd コマンドを使用して以下を確認します。
nvcc --version
ステップ 3: cudnn_10.2 をインストールする
解凍されたファイルの場所は次のとおりです。
ステップ 4: cmake-3.18.5-win64-x64 をインストールする
ダブルクリックして
パスを変更します。
ステップ 5: opencv-3.4.6-vc14_vc15 をインストールする
ここでは、最初に paddlex 環境のデプロイメントに関するファイル (paddle_ddldemo) を作成します。その後、さまざまな paddlex デプロイメント ファイルを追加できます。ダブルクリックしてインストールし、作成したばかりのフォルダー (paddle_ddldemo) であるインストール場所を選択して待ちます
。インストールが完了すると、opencv ファイルが作成されます。
opencv 環境変数を追加する
ステップ 6: paddle_inference、PaddleX-develop、TensorRT-7.0.0.11、OpenCvSharp-4.7.0-20230116 を解凍します。
これらのファイルを上記で作成したファイル (paddle_ddldemo) に解凍し、
ディレクトリ レベルが次のようになっていることを確認します。
システムパス環境変数を追加
ステップ 7: cmake ツールを使用してファイルをコンパイルする
ビデオ チュートリアルを参照してください。序文の 12 分からビデオ リンクを視聴してください。
初めてロードするときにエラーが報告されますが、これは正常ですので、今のところ無視しても問題ありません。
vs 2019 プロジェクトを選択し
、次のようにパス ファイルを追加します: [
プロジェクトを開く] を押した後、vs プロジェクト ファイルが開きます。ここで 2 つの場所を変更する必要があります:
E:\paddle_ddldemo\opencv\build\x64\vc15\bin\opencv_world346 dll ファイルを
E:\paddle_ddldemo\PaddleX-develop\deploy\cpp\out\paddle_deploy にコピーします。
ステップ 8: 公式 C# プロジェクトを開く
**1.** インターネットに接続しているときに、C# プロジェクトから開始するのが最適です。
**2.** 依存パッケージがある場合、プログラムを実行すると、プロジェクトが正常であることを示す次のインターフェイスが表示されます。
**3.** 次に、このプロジェクトのトレーニング モデルを読み込むための環境を構成する必要があります。
最初にファイルをコピーします。
上の図のファイル model_infer.dll
をコピーした後、C# プロジェクトを再度実行すると、テスト用のトレーニング モデルを読み込むことができます。
このファイルには、yolov3 テスト モデルと写真が含まれています。
フォルダーを解凍すると、次のファイルが得られます
。ロードするモデルをクリックした後、GPU が使用できることを検出した後、ポップアップ ウィンドウが表示されます
。上記の手順を完了すると、操作が成功し、環境が設定されたことを示す次のインターフェイスが表示されます。
追加の指示:
手順 8 で C# プロジェクト ファイルを開くときに次のポップアップ ウィンドウが表示された場合、
vs プロジェクトに次のインターフェイスが表示され、実際に .net sdk 環境の一部であることが示されます。
このとき、次のソフトウェアが必要です。インストールされています。デフォルトでインストールできます。インストールは完了です。その後、C# プロジェクトを開くと、それを使用できるようになります。上記のバージョンをインストールするときに次の問題が発生した場合: その後、それを適応させる必要があります
。独自のバージョン。
参照リンクは次のとおりです:
https://dotnet.microsoft.com/zh-cn /download/dotnet/5.0
