一旦安装完成,你可以通过打开终端或命令提示符,并输入以下命令来创建一个新的conda虚拟环境。我们将创建一个名为’mmdeploy’的环境,你可以根据需要更改环境名称。 conda create --name mmdeploy python=3.8 上述命令将创建一个名为’mmdeploy’的新环境,并指定Python版本为3.8。你可以根据需要选择其他Python版本。接...
conda create -n mmdeploy python=3.7 -y conda activate mmdeploy 2️⃣ 安装 PyTorchModel Converter 的 torch2onnx 功能依赖它。在 GPU 环境下(这里我们以 Ubuntu 18.04 CUDA 11.1 为基础),您可以使用如下方式安装 PyTorch 1.8:conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cudatoolkit=11.1 -c...
补充: 验证后端和插件是否安装成功 python ${MMDEPLOY_DIR}/tools/check_env.py step4: Model Conversion# Once we have installed MMDetection, MMDeploy, ONNX Runtime and built plugin for ONNX Runtime, we can convert the Faster R-CNN to a .onnx model file which can be received by ONNX Ru...
python ${MMDEPLOY_DIR}/tools/check_env.pyIf the script runs successfully, two images will display on the screen one by one. The first image is the infernce result of OpenVINO and the second image is the result of PyTorch. At the same time, an onnx model file end2end.onnx and ene2...
对于端到端的模型转换和推理,MMDeploy 依赖 Python 3.6+ 以及 PyTorch 1.8+。 第1步:下载并安装Miniconda (这步很简单,省略,不懂的话可以评论区留言) 第2步:创建并激活 conda 环境 condacreate--namemmdeploypython=3.8-ycondaactivatemmdeploy 第3步: 并安装 PyTorch GPU或者CPU版本。
使用pip(Python的包管理器)来安装mmdeploy模块。打开终端或命令提示符,然后输入以下命令: bash pip install mmdeploy 检查环境变量: 确保Python环境变量设置正确。在Windows上,你可以在系统属性中的高级选项卡下找到环境变量设置。在Linux和macOS上,你可以编辑~/.bashrc或~/.bash_profile文件来设置环境变量。确保PYTHO...
创建Python3.8的conda环境 conda create -n rock38 python=3.8 按Y继续: 进入Python 3.8环境: conda activate rock38 安装PyTorch 1.8 CPU版 conda install pytorch==1.8.1 torchvision==0.9.1 torchaudio==0.8.1 cpuonly -c pytorch 按Y继续: 更新pip: ...
Python虚拟环境:MiniAnaconda CMAKE版本:3.24 二、环境安装 安装pip3 sudoaptinstallpython3-pip CANN 6.0安装 下载网站:https://www.hiascend.com/zh/software/cann/community 下载命令: wgethttps://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/CANN/6.0.0.alpha001/Ascend-cann-toolkit_6.0.0.alpha001_lin...
1.1 下载安装mmdeploy gitclone https://github.com/open-mmlab/mmdeploy.git#然后进入mmdeploy的目录cdmmdeploy python setup.pyinstall 1.2 下载安装mmdeploy对于onnx的预编译包 https://github.com/open-mmlab/mmdeploy/releases 下载安装包后解压,然后进入装有pytorch环境的命令行中执行以下命令...