Darknet配置CUDA+cudnn详细步骤
一、CUDA安装
1、查看NVIDIA对应的CUDA版本
在电脑桌面右键，选择NVIDIA控制面板（若没出现NVIDIA控制面板，请看下面的注），出现
点击我用红色画笔所圈之处选择高性能NVIDIA处理器，出现
点击左下角我所圈的之处的系统信息，出现
再点击我所圈的处的组件，出现
所圈之处即为显卡所支持的CUDA版本
注：若点击桌面右键，选择项里没有NVIDIA控制面板，那很有可能显卡驱动器出了问题，我就遇到这个问题，原因是从360驱动器那下载的显卡驱动有问题，解决办法是去NVIDIA官网下载驱动器
2、安装CUDA
以CUDA8.0为例：
进入NVIDIA官网下载CUDA安装包https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
找到你对应的版本，我的是8.0，选择如图：
下载之后，打开，选择存临时文件的路径，确定。
选择自定义版
选择安装以上4项。
不要选Visual Studio Integration
不要选Visual Studio Integration
不要选Visual Studio Integration
因为有可能出现全部安装失败的情况!
选择安装路径（需要记住路径，一会配环境变量用），我在此选择了默认的。
注：有博主说要设置环境变量，但是我好像并没有用到
另外：我的步骤其实是先安装了CUDA然后才知道要检查处理器的版本
当时安装了最新的10.2，（幸好）正好支持的10.2，我觉得可能是因为安装过程中有一个组件叫driver component的其实就是更新了处理器，上图中未被勾选，图是盗来的
二、安装cudnn
5.上cuDNN官网下载cuDNN，链接如下，界面如下
NVIDIA cuDNNdeveloper.nvidia.com
然后点击下载，然后提示要登录，没登录的就要注册，登录后做问卷调查……………………..最后再点击下载出现
选择对应的版本，我这里选择的是cuDNN7.0，然后就是 （如果和我一样10.2就选10.2咯）
选择对应电脑版本点击就可以下载了，下载完成后，一步步地安装就行
下载速度其实都还行，最后压缩包解压一下就好了，没有固定放哪
三、配置
全文最重要的一步了
1.打开这个文件darknet.vcxproj，我用vscode
把代码里用到CUDA版本的都改成自己用到实际版本，有两个地方要改，一个是.props,另一个是.targets
2.把CUDA这里面的文件拷贝到vs相应文件夹中
注意：这里要另外打开之前安装CUDA的程序，选中之前没有安装的visual_studio_integration，重新装上，否则不会有这个文件夹；
复制结果如下（四个文件）注意目的文件夹地址在图中
3.配置opencv到vs属性表
这算是老对手了，之前就有一篇这样的博客https://www.cnblogs.com/fragrant-breeze/p/12594544.html
这次主要就是选择Release，X64
属性管理器可以这样打开：
或者直接搜索也很快
其他的关于opencv的配置就根据上面的博客来就ok啦
四、生成darknet
就直接运行darknet.sln即可在当前目录下获得一个darknet.exe
在命令行中cd 当前目录
$ darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
dog.jpg是官方带的example
然而在最后又遇到一个问题
不知道为什么我的darknet没有自带weights权重，（可能都要自己下的吧）
所以把自己之前的复制进去就好了
没有的可以去官网下载或者GitHub都有
最后就这样啦！
五、总结
大概也弄了一个白天了。
本来以为用darknet就可以直接输出ap值，recall（安装darknet的原目的）
没想到是要另外搞代码来计算的，darknet只是中间输出工具（唉）
周末继续吧！
（应该不会有什么步骤遗漏，欢迎大家来讨论）
查看gpu使用情况：
$ cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
$ nvidia-smi
REFERENCE