PaddleX

百度旗下深度学习平台
介于网络问题使用源码编译参考PaddlePaddle在Windows下使用源码编译

cmake .. -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -DPY_VERSION=3.8 -DPYTHON_INCLUDE_DIR=C:\\Users\\qqqst\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38\\include -DPYTHON_LIBRARY=C:\\Users\\qqqst\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38\\Lib -DPYTHON_EXECUTABLE=C:\\Users\\qqqst\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38\\python.exe -DWITH_FLUID_ONLY=ON -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.3"

若使用其他MSBuild编译过产生./build/CMakeFiles以及CMakeCache.txt 需要先删除

使用Release x64编译

Error C3848

Fix protobuf compile error

small_vector issue: length_error is not a member of std

pull request: betterpig/Paddle ‘vs2019’
Release x64，先编译third_party,再编译solution 得到约50m的 build\python\dist*.whl

1	pip install -U xxx.whl

PaddleX GUI安装正确姿势（2022.1.1 paddle v2.2）

nvidia cuda 11.2
nvdia cudnn 8.2.1 （for cuda v11.2 v11.3）解压覆盖 cuda 安装目录相应文件夹
pip install numpy protobuf wheel
pip 警告版本更新则升级pip
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.1.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html
下载解压 GUI client

Anaconda

大概是python工具链版本控制

windows start -> Anaconda3 -> Anaconda Prompt
创建激活conda环境

# 创建名为my_paddlex的环境，指定Python版本为3.8
conda create -n my_paddlex python=3.8
# 进入my_paddlex环境
conda activate my_paddlex

LabelMe

conda activate my_paddlex
conda install pyqt
pip install labelme
# 启动
labelme

ToDo

主要的学习算法
评估报告及指标的涵义 **
模型预测实践
结果详细参数导出 *
圆形标记 -> 目标范围集合R = (U0,U1…Un)
抠图
导出目标滤波
计算每个范围内的全物理量
动态化统计阈值
issues

Cannot allocate ???kb memory on GPU 0, memory has been allocated and available memory is only 0.000000B.

Anaconda

LabelMe

ToDo

issues