win11(RTX5060)下进行nanodetplus训练

1、Anconda部署

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选择版本号版本，不要选择带年份的，可以自动把路径添加Path中

2、装nvidia驱动和cuda

nvidia驱动选择最新版，后期都能兼容，省的去修改

cuda版本非常重要，一定要选择12.8版本或以上的，否则报其他稀奇古怪的错误（重点）

详细见Windows11（RTX5060显卡）+VS2019+Opencv4.10.0+CUDA12.8+Cmake3.17.0 环境编译与配置_5060 cuda opencv-CSDN博客

3、创建环境

conda create -n nanodet python=3.10

Previous PyTorch Versions   装pytorch的gpu版本

pip install torch==2.7.0 torchvision==0.22.0 torchaudio==2.7.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

对于pytorch-lightning进行安装

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pytorch-lightning==1.9

由于pytorch-lightning的2.0版本改动比较，涉及task代码修改比较大，使用1.9的版本也能用

其他包安装要求装就行（可以用清华源进行安装）

比较pytorch、torchvision、pytorch-lightning版本兼容

pytorch和torchvision以及torchaudio、xformers、torchtext、torchdata、pytorch_lightning依赖库的自动安装脚本_pytorch-lightning版本对应-CSDN博客

4、nanodet进行测试

从github中选择tag为1.0.0版本，遇到下面bug，修改代码

  File "D:\nanodet-1.0.0\demo\demo.py", line 10, in <module>from nanodet.data.collate import naive_collateFile "d:\nanodet-1.0.0\nanodet\data\collate.py", line 19, in <module>from torch._six import string_classes
ModuleNotFoundError: No module named 'torch._six'

对nanodet/data/collate.py进行修改如下（第19行）：

import torch
# from torch._six import string_classes
string_classes=str

然后就可以跑通