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# 安装文档
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## 环境要求
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- PaddlePaddle 2.0.1
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11 12
- OS 64位操作系统
- Python 3(3.5.1+/3.6/3.7),64位版本
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Feng Ni 已提交
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- pip/pip3(9.0.1+),64位版本
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14 15 16 17
- CUDA >= 9.0
- cuDNN >= 7.6


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## 安装说明
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Kaipeng Deng 已提交
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### 1. 安装PaddlePaddle
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```
# CUDA9.0
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.1.post90 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

# CUDA10.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.1.post101 -f https://mirror.baidu.com/pypi/simple

# CPU
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```
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更多安装方式例如conda或源码编译安装方法,请参考PaddlePaddle[安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/index_cn.html)
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请确保您的PaddlePaddle安装成功并且版本不低于需求版本。使用以下命令进行验证。
Q
qingqing01 已提交
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```
# 在您的Python解释器中确认PaddlePaddle安装成功
>>> import paddle
>>> paddle.utils.run_check()

# 确认PaddlePaddle版本
python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"
```
**注意**
1. 如果您希望在多卡环境下使用PaddleDetection,请首先安装NCCL
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Kaipeng Deng 已提交
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### 2. 安装PaddleDetection

可通过如下两种方式安装PaddleDetection

#### 2.1 通过pip安装

**注意:** pip安装方式只支持Python3

```
# pip安装paddledet
pip install paddledet==2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 下载使用源码中的配置文件和代码示例
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git
cd PaddleDetection
```

#### 2.2 源码编译安装
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```
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# 克隆PaddleDetection仓库
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69 70
cd <path/to/clone/PaddleDetection>
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git
71 72 73 74 75 76 77

# 安装其他依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装PaddleDetection
cd PaddleDetection
python setup.py install
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78 79
```

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**注意**

1. 由于原版cocoapi不支持windows,采用第三方实现版本,该版本仅支持Python3

    ```pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI```


安装后确认测试通过:

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```
90
python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py
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```
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Kaipeng Deng 已提交
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测试通过后会提示如下信息:
K
Kaipeng Deng 已提交
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```
96 97 98 99
..........
----------------------------------------------------------------------
Ran 12 tests in 2.480s
OK (skipped=2)
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Kaipeng Deng 已提交
100
```
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Feng Ni 已提交
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## 快速体验
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Feng Ni 已提交
103

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wangguanzhong 已提交
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**恭喜!** 您已经成功安装了PaddleDetection,接下来快速体验目标检测效果
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Feng Ni 已提交
105 106

```
107 108 109
# 在GPU上预测一张图片
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python tools/infer.py -c configs/ppyolo/ppyolo.yml -o use_gpu=true weights=https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/ppyolo.pdparams --infer_img=demo/000000014439.jpg
F
Feng Ni 已提交
110 111 112 113 114 115
```

会在`output`文件夹下生成一个画有预测结果的同名图像。

结果如下图:

116
![](../images/000000014439.jpg)