1.配置时间2024/9/25
2.Anaconda-python版本3.7，yolox版本0.2.0
YOLOX网址: https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
本人下载的这个版本
1.创建虚拟环境 conda create -n yolox37 python=37
激活 conda activate yolox37
2.安装Pytorch cuda等，这个命令会让安装速度快一点
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
测试是否安装成功
python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
2.1 下载预训练模型 地址：模型地址,下载后放到你的项目的跟目录里面
3.安装依赖包，并在这个txt找到torch删除防止重复安装再，在conda环境命令输入：
pip install -r requirements.txt
等待安装剩余的包，如果出现黄色字体的警告(retry啥的)，可尝试把翻墙软件关闭了。
3.1 安装yolox: pip install yolox
3.2 编译 python setup.py install
python setup.py install是Python项目中常见的命令，它用于安装包。当你有一个包含了Python模块、数据文件或其他依赖项的setup.py配置文件时，这个命令会按照该配置将项目打包并将其安装到系统的site-packages目录下，使得其他Python程序可以方便地通过import来使用这个包。
setup.py文件是一个Python脚本，通常由setuptools库创建，用于描述项目的元信息、依赖关系以及如何构建和打包项目。执行install命令时，系统会读取setup.py中的指令，并进行相应的操作，如编译C扩展、处理数据包等，然后将生成的wheel或egg文件安装到目标位置。
4. 测试环境能不能用
python tools/demo.py image -f exps/default/yolox_s.py -c ./yolox_s.pth --path assets/dog.jpg --conf 0.3 --nms 0.65 --tsize 640 --save_result --device gpu
出现这只狗说明成功了 ，整个流程大概30分钟左右