【Pytorch】Pytorch深度学习实战教程：超分辨率重建AI与环境搭建

深藏阁楼爱情的钟 2024-03-26 16:00 78阅读 0赞

##### 一、基础开发环境搭建 #####

###### 1）cuda安装 ######

**需要根据自己的显卡的型号选择支持的CUDA版本**

显卡驱动查看：

鼠标右键  
![在这里插入图片描述][7f6586dc696b443792f6f9d685c49637.png]

![在这里插入图片描述][25330185d08945818815964dd6d5a07e.png]

![在这里插入图片描述][17327c1709774b9195895e24644b3f75.png]

![在这里插入图片描述][b8626b82a06347c9b8451eb59611abae.png]  
[CUDA安装版本查看][CUDA]：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

![在这里插入图片描述][b9ad2cb9b44d4b40b2f7f323b9c58908.png]  
注意看自己的电脑配置，我的电脑最高可安装CUDA 11.7 Update 1，再高电脑就安装不了了

版本是向下兼容的

###### 安装 CUDA 11.7 Update 1 ######

[CUDA安装地址][CUDA 1]：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

![在这里插入图片描述][b9e6b1e9b80f415a9c368f477309a957.png]

![在这里插入图片描述][95a7d9c161ec4e31b2d74f95bf14b0b1.png]  
然后等待下载

![在这里插入图片描述][9d627c478f4840fb83fa01c1728b60ba.png]  
一直下一步就行

安装好后，需要再配置下系统的环境变量，电脑->鼠标右键->属性->高级系统设置->环境变量->Path：

![在这里插入图片描述][887c1a0a91794df398c17fa2b2b09240.png]  
![在这里插入图片描述][86cfaa2cda2341f1b12f27f2ba150006.png]  
![在这里插入图片描述][43bc3e46a656421199495f34b1618501.png]  
![在这里插入图片描述][bb7d10b320214715b00367f02c9054f8.png]  
如果你安装的cuda没有NVSMI这个文件夹就直接跳过这步！！！

注意：高版本的显卡驱动不需要做这步！高版本的显卡驱动不需要添加环境变量！

配置好后，就可以在cmd中使用nvidia-smi指令查看显卡的使用情况  
![在这里插入图片描述][f1b73e66dc5e4dfcb24ebde00f18469e.png]  
![在这里插入图片描述][8531f510a4c841069309c606a354e067.png]  
至此，CUDA完成

###### 2）安装Anaconda 3 ######

Anaconda是Python的包管理器和环境管理器，可以方便我们安装Python的第三方库

[Anaconda下载地址][Anaconda]：https://www.anaconda.com/products/individual

安装包的版本根据电脑系统选择  
![在这里插入图片描述][e1edfa055fd54bf7bb792d81c289a5a4.png]  
下载后默认下一步安装即可  
![在这里插入图片描述][61d9d4dcb90745a0ae31d1b02a3cb016.png]

官网如果下载过慢，也可以使用清华开源软件镜像网站

[清华镜像网站][Link 1]：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

![在这里插入图片描述][3674b37269ed4157a321b7c0846a4110.png]  
安装好后，需要添加系统环境变量，方法与安装CUDA时一样：

D:\Softwares\Anaconda
    D:\Softwares\Anaconda\Scripts

![在这里插入图片描述][dd33b80db25f42098d52163065258b2d.png]

路径改为自己安装的Anaconda路径即可。

配置好后，在cmd中运行conda -V没有报错，有版本信息输出，说明配置成功。

[Anaconda 镜像使用帮助][Anaconda 1]：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

修改用户目录下的.condarc文件

C:\Users\Cappuccino\.condarc

将文件内容修改为：

channels:
      - defaults
    show_channel_urls: true
    default_channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
    custom_channels:
      conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

输入指令：

conda create -n Cappuccino jupyter notebook cudnn

![在这里插入图片描述][bfb4efcb2db44907add95bc72872a535.png]

![在这里插入图片描述][f63996cc0b4248abb563c44804a31567.png]  
输入y确认，安装第三方库  
![在这里插入图片描述][c27564d219084d0fbaa7cb078dd1cda9.png]  
等待慢慢下载

![在这里插入图片描述][d7c29342ad004f7cb5fdbc0cbc115558.png]  
再跑一遍  
![在这里插入图片描述][4e1f6a269a4a4c88867cb46fbf6b88b7.png]  
![在这里插入图片描述][8a701f31f53942138b65a1e9e5f7cb39.png]

安装完成后，使用指令activate Cappuccino 切换到名为Cappuccino的虚拟环境中  
![在这里插入图片描述][a2190136a8224d00b308032544fdd05e.png]

每个虚拟环境都是独立的，互不影响，这样就可以在一台电脑上，配置多个开发环境，避免冲突问题。

至此，Anaconda配置完成。

##### 二、AI算法的部署与运行 #####

###### 1）算法环境搭建 ######

打开想要运行的Real-ESRGAN项目

[项目地址][Link 2]：https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN

[Pytorch官网][Pytorch]：https://pytorch.org/

![在这里插入图片描述][ba5d0756ab1d4facbd0d80bb6d3950f3.png]  
将运行命令复制

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

![在这里插入图片描述][4960f30a6afb4af296441c79f6e0b0d7.png]  
Pytorch安装完成：  
![在这里插入图片描述][74acff78a65145e88651edc33a38cd92.png]

使用conda clean 清理下缓存

conda clean --all

![在这里插入图片描述][cd3a88e52ef84824a7839aa375fe5803.png]

打包安装所有的第三方依赖库

首先将项目Real-ESRGAN-master里面requirements.txt中已安装好的删除掉  
![在这里插入图片描述][e6e7516eeca6482690360a1668ce7c13.png]  
然后执行

python -m pip install -r requirements.txt

![在这里插入图片描述][366b3c4595ac4ec4beb4085925f27725.png]  
![在这里插入图片描述][5c412206e2b14cc4bd30001133b04279.png]

至此，算法环境搭建完成

###### 2）算法运行 ######

下载训练好的模型  
![在这里插入图片描述][8bfb34fea465417eab95080319718d63.png]

将模型放到工程目录的experiments/pretrained\_models目录下  
![在这里插入图片描述][b719a0ba82c84f50b6bfa1461c638b72.png]

输入以下命令，运行算法：

python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i inputs --face_enhance

![在这里插入图片描述][3099594a5b76460a8c842369c67e46bb.png]  
报错了，说明包导入的有问题  
![在这里插入图片描述][9fbbf7e3d3cf44728267e7abc6148ba4.png]  
修改\_init\_.py文件  
![在这里插入图片描述][aca48097ca134fab9ab56d6991ba86af.png]  
然后重新运行命令

inputs文件夹中的原图：  
![在这里插入图片描述][259275e0d67e403db0e71ca1921311bb.png]  
模型跑出来的：results文件夹中的图片  
![在这里插入图片描述][8bf1e829c4e94f5ebd4377ff9d3a7ad5.png]

效果还是不错的

展示1：  
![在这里插入图片描述][0cbad3e613d9497f881402375f9970d6.png]

展示2：  
![在这里插入图片描述][0f4201c70cb14471b12fd5932c92ecf3.png]

[7f6586dc696b443792f6f9d685c49637.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/83af51aa06f144a3b8f35db3fd289dac.png
[25330185d08945818815964dd6d5a07e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/7a7e830c71ac435180964dbd52e03e0b.png
[17327c1709774b9195895e24644b3f75.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/fdb42dc1c4ae4f02a5c776e13144542d.png
[b8626b82a06347c9b8451eb59611abae.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/0ded19bf4b3e4306bdec35b0cac816b5.png
[CUDA]: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
[b9ad2cb9b44d4b40b2f7f323b9c58908.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/4547774f5d9f49f788bf9f05ce0559cf.png
[CUDA 1]: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
[b9e6b1e9b80f415a9c368f477309a957.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/4a891bbea203462b8092b94d3451ba7f.png
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[Anaconda]: https://www.anaconda.com/products/individual
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[Link 1]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
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[Anaconda 1]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
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[Link 2]: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
[Pytorch]: https://pytorch.org/
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