目標跟蹤環境配置（一）深度學習環境配置Ubuntu18.04 + RTX2080ti + CUDA10.2 +Python3.7

一、 準備工作

1、檢查當前系統環境

顯卡版本

1、nvidia-smi 查看顯卡信息 ，GPU，參數解釋

2、Ubuntu 18.04 顯卡驅動，刪除後重新安裝

3、ubuntu 命令行模式和圖形界面互相切換（出現循環登錄，刪除顯卡驅動前後使用）

Conda

1、conda創建、查看、刪除虛擬環境

CUDA 是否已安裝 + CUDNN 狀態 + Python + pytorch 環境

1、Ubuntu 查看Cuda Cudnn 版本，是否安裝，安裝狀態

2、Pytorch CUDA Cudnn python nvidiam 對應關係

3、

參考方法大全

深度學習環境配置

二、 失敗經歷 以及是如何解決的

出現的報錯有：
RuntimeError: Cannot initialize CUDA without ATen_cuda library.
解決 模塊找不到 ModuleNotFoundError
Pytorch安裝過程中遇到的失敗
pytorch gpu不可用 原因覈查2

1、安裝Cuda 之後遇到了顯卡驅動失效的問題：
顯卡驅動刪除後重裝

2、安裝pytorch 的三種方式：

1） 非正常的科學衝浪模式 ： 上網成功後，安裝依然報錯
2）切換清華源方式：執行命令後，安裝成功後，發現安裝成了cpu版本，而且無法使用
3）pip下輪子離線安裝方式：下載輪子的網速太慢了，但使用第一種方法上網之後，下載速度會提高。

下載輪子的網址，這個鏈接最全，但速度比較慢，需要特殊途徑上網
實在下載不了的，可以評論，我這裏有部分，可以上傳

torch-1.5.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
torchvision-0.6.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

總結，使用第三個方式安裝最靠譜，但務必進入conda 虛擬環境安裝。

---

CVPR2020 論文已經在官網上線了！大會5天后正式開始
http://openaccess.thecvf.com/CVPR2020.py

轉自微信公衆號： “ 目標檢測與跟蹤基礎前沿 “

**

” 目標跟蹤基礎與智能前沿 “

**

點擊上方鏈接，掃碼關注，回覆“CVPR”，即可獲得下載鏈接