Windows10+Darknet+YOLOv3训练自己数据——2.CUDA+cuDNN+Darknet框架配置
2.CUDA+cuDNN+Darknet框架配置
第一次尝试了博主基于Keras/TensorFlow框架的YOLOv3模型训练方法，该方法操作起来比较便捷，也容易上手，但是用CPU训练模型，我有2000张图片，训练时粗略计算了一下需要750+h的时间，整整31个昼夜啊！！！万一最后模型不理想，那岂不是要搞好几个月。所以后面果断放弃，如果训练样本少的小伙伴可以尝试此法，的确很便捷。
第二次基于Darknet框架使用GPU训练模型，仅需要66个小时，速度快得让人睡着都能笑醒。由于大多数教程都是针对Linux系统，所以看了很多博文，都无法正确完成配置，所以本文将详细讲解Windows系统的darknet框架配置。
电脑环境：
Windows 10 64位（查看方式：此电脑——右击选择属性）
NVIDIA GeForce GT 730 (查看方式：控制面板——设备管理器——显示适配器)
GT 730 支持CUDA的最大版本：CUDA 10.1
很多博客说需要下载与 GT 730 支持的版本一直的CUDA和cuDNN，即10.1，然而我尝试了2次均会出错，所以最终的搭配为CUDA 9.0+cuDNN7.1+ tensorflow-gpu1.5 + python3.4
一、文件下载准备
（1）下载安装CUDA 9.0和cuDNN 7.1
CUDA及CUDNN的安装请参考下面大佬博文，安装时不要轻易改动路径，这种情况下一般在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0
详细步骤：CUDA9.0 + cuDNN7.1 + tensorflow-gpu1.5 + python3.6
（2）下载Visual Studio 2015
切记，一定是2015版，我尝试过其他版本会出错。下载地址为：VS2015下载，下载完后安装。
（3）下载opencv3.4
网址为：OpenCV下载，下载完后打开该文件，可以把此文件放在你想放的位置，记住路径。
（4） 下载darknet源码并解压缩
下载地址：DarkNet下载。下载完后解压缩并放到你想要放的位置上，解压缩后的文件应为darknet-master。如下图所示：
二、文件配置
此处主要参考这篇博文，但一些地方会报错，所以加入了自己的解决方案。
（1）打开build文件夹下的darknet文件夹，并用记事本打开darknet.vcxproj，用搜索功能查找CUDA （这里就是CUDA的版本号了），并修改为自己CUDA的版本号，我的CUDA版本是9.0，所以修改为CUDA 9.0（一共有两处需要修改的）并保存，如图：
确认C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations文件夹下面是否有下面这几个文件（因为我的是CUDA9.0，所以文件名中带有9.0，也就是说自己CUDA的版本号），
如果有，恭喜你，这一步又完成了.如果没有，则把CUDA安装路径下面的（我的路径是C:\Program Files\NVIDIA GPU\ComputingToolkit\CUDA\v9.0\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions）以上4个文件全部拷贝到C:\Program Files(x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations中。
（2）打开build文件夹下的darknet文件夹，并用vs2015打开darknet.sln，如果打开后显示“需要安装xxx才能打开该项目”，按提示步骤安装，完了重新打开darknet.sln文件。
此时如果还会出现darknet加载不成功并报如下错误，原因要么是该文件夹下没有该文件要么是darknet.vcxproj中的CUDA版本号没改成自己CUDA的版本号，查看上两步当中有哪一步漏了即可。
（3）接下来将之前安装的Opencv3.4的库路径添加到VS工程中，具体操作可参考下面这个链接。然后在VS中进行如下操作：
出现下面结果则说明运行成功。
（4）如果出现下述错误：
或者：
解决方法：还需要配置第三方包pthreadVC2，以下添加路径的操作同上面添加opencv的操作一样（https://note.youdao.com/share/?id=04fb326760a726f23cbd9ae8ff6b1fc6&type=note#/），需要在包含目录中添加D:\python3\darknet-master-20181002\3rdparty\include（需要改成自己对应的目录），在库目录中添加D:\python3\darknet-master-20181002\3rdparty\lib\x64（需要改成自己对应的目录），在链接器输入中添加pthreadVC2.lib（需要改成自己对应的目录），然后点击生成选项中的生成darknet。
按照大佬的博文操作后，我没有出现上述两种错误，而是提示：
参考该链接，解决办法为：
① 打开darknet.vcxproj文件，我的地址是（D:\darknet-master\build\darknet）删除“compute_52,sm_52”，这是删除后的截图：
②在VS2015中修改属性-CUDA C/C++里面CodeGeneration后面的“compute_52,sm_52”也删除就可以了。
然后继续生成，发现成功了！！！打开build下的darknet下的x64会生成一个darknet.exe文件。
框架配置至此完全结束。下一篇文章测试别人训练好的模型。