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- PaddlePaddle 2.2
- OS 64位操作系统
- Python 3(3.5.1+/3.6/3.7/3.8/3.9),64位版本
- pip/pip3(9.0.1+),64位版本
- CUDA >= 10.1
- cuDNN >= 7.6
请参考快速安装文档或者详细安装文档,安装PaddlePaddle (要求不低于2.2版本)。
比如Linux、CUDA 10.1,使用pip安装GPU版本,执行如下命令。
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
使用如下命令验证PaddlePaddle是否安装成功,并且查看版本。
# 在Python解释器中顺利执行如下命令
>>> import paddle
>>> paddle.utils.run_check()
# 如果命令行出现以下提示,说明PaddlePaddle安装成功
# PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.
# 查看PaddlePaddle版本
>>> print(paddle.__version__)
从Github下载PaddleSeg代码。
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg
如果连不上Github,可以从Gitee下载PaddleSeg代码,但是Gitee上代码可能不是最新。
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleSeg.git
cd PaddleSeg
pip install -r requirements.txt
如果安装时出现版本错误,可以尝试删除旧版本,重新运行该脚本。
在PaddleSeg目录下执行如下命令,会进行简单的单卡训练和单卡预测。
查看执行输出的log,没有报错,则验证安装成功。
然后,基于PaddleSeg,你可以使用配置文件的方式来训练、验证、测试和导出模型。
sh tests/run_check_install.sh
PaddleSeg也支持API方式灵活开发。 API开发方式要求大家将PaddleSeg安装到Python库中。
执行如下命令,从源码编译安装PaddleSeg包。
cd PaddleSeg
python setup.py install
或者直接安装发布的PaddleSeg包。
pip install paddleseg