PaddleSeg开始与搭建

因为使用的比较多,所以来总结一下。
先介绍一下,为什么用PaddleSeg
1、搭建模型更容易,和MMSeg相比,配置更加简单,容易上手
缺点是
1、目前版本还无法生成热力图,我看Paddle官方已经出比赛在解决这个问题了
2、和主流pytorch存在一定差别,模型迁移时需要熟悉两种配置;MMSeg是利用pytorch搭建的,但配置麻烦
目前对我来讲,PaddleSeg和MMSeg各有缺点,更多的学习才能解决这些问题。

1conda环境搭建(gpu版本)

1.查看cuda版本

nvcc -V

在这里插入图片描述nvcc -V 可以查看CUDA的版本信息
输入命令 nvidia-smi 可以在输出的信息中查看到CUDA版本。需要注意的是,这个命令显示的是CUDA驱动的版本,而不是CUDA工具包的版本。

nvidia-smi

在这里插入图片描述

2.创建conda环境,安装对应版本的paddle
https://www.pad

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