飞桨PaddleX 3.0 beta开源实战学习笔记paddlepaddlex

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PaddleX 提供了丰富的模型产线，模型产线由一个或多个模型组合实现，每个模型产线都能够解决特定的场景任务问题。PaddleX 所提供的模型产线均支持快速体验，如果效果不及预期，也同样支持使用私有数据微调模型，并且 PaddleX 提供了 Python API，方便将产线集成到个人项目中。使用 PaddleX 前，需要进行环境准备，安装依赖项，推荐使用 PaddleX 官方镜像安装，也可使用其他自定义方式安装。

1.环境准备

这里介绍的是基于win10系统CUDA11.8系统下的本地配置教程。由于之前在其他虚拟环境中屡次出现版本冲突及小版本冲突的问题，建议大家使用新的隔离环境进行配置，仅个人多次报错经验所谈，大佬有意见勿喷。

1.1 新建虚拟环境

conda create --name paddle python=3.10 

打开命令行窗口，使用上面的代码，新建虚拟环境paddle，Proceed ([y]/n)?选择 y

然后通过命令行代码activate paddle激活该环境，接下来选择对应cuda版本的代码安装paddle

# gpu # 该命令适用于 CUDA 版本为 11.8 的机器环境 python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/ # 该命令适用于 CUDA 版本为 12.3 的机器环境 python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu123/ 

按照提示flask>=1.1.1，安装pip install flask==1.1.1结果显示

那就继续升级版本pip install flask==2.0，显示安装成功，至此所有红色报错皆已安装。

1.2 验证 PaddlePaddle是否安装成功

使用以下命令可以验证 PaddlePaddle 是否安装成功。

python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()" 

查看 PaddlePaddle 版本的命令如下：

python -c "import paddle; print(paddle.__version__)" 

如果安装成功，将输出如下内容：

3.0.0-beta1 

2. 安装 PaddleX

2.1 获取源码

【推荐】从 GitHub 下载
使用下述命令从 GitHub 获取 PaddleX 最新源码，使用科学上网的方式的话，那就很快了

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX.git 

下载完里面文件如下

从 Gitee 下载
如果访问 GitHub 网速较慢，可以从 Gitee 下载，命令如下：

git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleX.git 

2.2 安装配置及依赖

参考下述命令，按提示操作，完成 PaddleX 依赖的安装。

cd PaddleX #这里直接cd 到前面你下载的PaddleX中 # 安装 PaddleX whl  -e：以可编辑模式安装，当前项目的代码更改，都会直接作用到已经安装的 PaddleX Wheel pip install -e . # 安装 PaddleX 相关依赖 paddlex --install # 完成安装后会有如下提示： # All packages are installed. 

如果出现新的依赖包不足的情况下，那就继续安装

下载完成后，命令行cd到.whl对应文件位置

cd C:\Users\Administrator\Downloads 

然后通过下面的代码进行安装

pip install scikit_image-0.19.0-cp310-cp310-win_amd64.whl 

然后再继续上述安装

如果权限不足，可以加--user,当出现Successfully installed paddlex，则证明 paddlex安装成功。

安装 PaddleX 相关依赖
安装 PaddleX 相关依赖使用paddlex --install，它便会去github中自行寻找需要的依赖包并自行安装




出现绿色提示All packages are installed.即全部安装完成。

3.快速体验

PaddleX 支持wheel包推理功能，完成环境准备后可以直接通过 PaddleX wheel 包在本地体验模型效果。快速体验方式，命令行直接运行以下代码：

paddlex --pipeline object_detection --model PP-YOLOE_plus-S --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/fall.png