deformable-detr配置环境
时间: 2025-07-02 20:27:49 浏览: 14
### Deformable-DETR 环境配置教程
#### 创建 Conda 虚拟环境
为了确保项目的稳定性和兼容性,建议使用 `conda` 来管理虚拟环境以及安装所需的 Python 版本和其他依赖项。可以按照以下命令创建名为 `deformable_detr` 的虚拟环境并设置 Python 版本为 3.7[^1]。
```bash
conda create -n deformable_detr python=3.7
```
激活该虚拟环境:
```bash
conda activate deformable_detr
```
#### 安装 PyTorch 和其他基础库
Deformable DETR 需要 PyTorch 及其相关工具包的支持。可以根据官方文档推荐的方式安装适合当前硬件设备(CPU 或 GPU)的版本。以下是针对 CUDA 支持的安装方式示例:
对于支持 CUDA 的 GPU 用户:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
如果仅需 CPU 支持,则可执行如下命令:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
#### 编译自定义操作模块
项目中的某些功能可能涉及 C++ 扩展或其他低级优化组件,这些部分通常通过编译 `.sh` 文件完成初始化构建过程。在 Windows 平台上,可以选择 Git Bash 工具模拟 Linux Shell 运行脚本;也可以切换到目标路径后手动输入对应的 shell 命令实现相同效果[^2]。
进入模型源码根目录下的子文件夹 `/models/ops` 中定位至对应位置,并尝试运行下列语句之一启动准备流程:
利用 Git Bash 终端加载原始批处理程序:
```bash
./build.sh
```
或者直接调用其中封装好的具体动作序列于 CMD 下逐条下达指示:
```cmd
python setup.py build develop
```
以上步骤完成后即可继续后续实验环节如数据集下载、预训练权重获取直至正式开启检测任务阶段——即所谓“开始训练”的标志性时刻到来之前的一切前置条件均已满足完毕!
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```
上述代码用于验证 PyTorch 是否成功安装及其是否能够识别本地可用的 GPU 设备状态。
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