PP-检测部署（CUDA11.2+ cuDNN v8.2.1+paddlepaddle-gpu2.2.2）

一、安装CUDA11.2

下载CUDA11.2官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

进入官网找到自己需要的版本点击进行安装。

下载完成，双击程序安装即可。

二、安装cuDNN v8.2.1

1.下载cuDNN v8.2.1官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

选择对应的cuDNN版本号以及CUDA版本
(注：windows里边的x86版本就是64位，可以直接下载。)
2.将下载的压缩包解压。
3.讲解压后的文件中的三个文件夹复制如下图：

4.将复制的三个文件夹粘贴到CUDA目录下：（如果是默认路径，路径应该和我一样）

至此，基础环境配置完毕。

三、paddlepaddle-gpu2.2.2

1.创建一个虚拟环境：conda create -n paddlecuda11.2 python=3.7
2.激活虚拟环境：activate paddlecuda11.2
3.再次确认CUDA版本：nvcc -V

4.安装paddlepaddle-gpu:python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装完成后使用 python 进入python解释器，输入import paddle ，再输入 paddle.utils.run_check()
如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，说明安装成功。

四、项目下载及推理

1.下载项目包，地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4
（注：这样下载包，可以不配置git）
2.打开虚拟环境并切换到下载的项目根目录后安装依赖库：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple