一、CUDA安裝
1、查看NVIDIA對應的CUDA版本
在電腦桌面右鍵，選擇NVIDIA控制面板（若沒出現NVIDIA控制面板，請看下面的注），出現
點擊我用紅色畫筆所圈之處選擇高性能NVIDIA處理器，出現
點擊左下角我所圈的之處的系統信息，出現
再點擊我所圈的處的組件，出現
所圈之處即為顯卡所支持的CUDA版本
注：若點擊桌面右鍵，選擇項里沒有NVIDIA控制面板，那很有可能顯卡驅動器出了問題，我就遇到這個問題，原因是從360驅動器那下載的顯卡驅動有問題，解決辦法是去NVIDIA官網下載驅動器
2、安裝CUDA
以CUDA8.0為例：
進入NVIDIA官網下載CUDA安裝包https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
找到你對應的版本，我的是8.0，選擇如圖：
下載之后，打開，選擇存臨時文件的路徑，確定。
選擇自定義版
選擇安裝以上4項。
不要選Visual Studio Integration
不要選Visual Studio Integration
不要選Visual Studio Integration
因為有可能出現全部安裝失敗的情況!
選擇安裝路徑（需要記住路徑，一會配環境變量用），我在此選擇了默認的。
注：有博主說要設置環境變量，但是我好像並沒有用到
另外：我的步驟其實是先安裝了CUDA然后才知道要檢查處理器的版本
當時安裝了最新的10.2，（幸好）正好支持的10.2，我覺得可能是因為安裝過程中有一個組件叫driver component的其實就是更新了處理器，上圖中未被勾選，圖是盜來的
二、安裝cudnn
5.上cuDNN官網下載cuDNN，鏈接如下，界面如下
NVIDIA cuDNNdeveloper.nvidia.com
然后點擊下載，然后提示要登錄，沒登錄的就要注冊，登錄后做問卷調查..........................最后再點擊下載出現
選擇對應的版本，我這里選擇的是cuDNN7.0，然后就是 （如果和我一樣10.2就選10.2咯）
選擇對應電腦版本點擊就可以下載了，下載完成后，一步步地安裝就行
下載速度其實都還行，最后壓縮包解壓一下就好了，沒有固定放哪
三、配置
全文最重要的一步了
1.打開這個文件darknet.vcxproj，我用vscode
把代碼里用到CUDA版本的都改成自己用到實際版本，有兩個地方要改，一個是.props,另一個是.targets
2.把CUDA這里面的文件拷貝到vs相應文件夾中
注意：這里要另外打開之前安裝CUDA的程序，選中之前沒有安裝的visual_studio_integration，重新裝上，否則不會有這個文件夾；
復制結果如下（四個文件）注意目的文件夾地址在圖中
3.配置opencv到vs屬性表
這算是老對手了，之前就有一篇這樣的博客https://www.cnblogs.com/fragrant-breeze/p/12594544.html
這次主要就是選擇Release，X64
屬性管理器可以這樣打開：
或者直接搜索也很快
其他的關於opencv的配置就根據上面的博客來就ok啦
四、生成darknet
就直接運行darknet.sln即可在當前目錄下獲得一個darknet.exe
在命令行中cd 當前目錄
$ darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
dog.jpg是官方帶的example
然而在最后又遇到一個問題
不知道為什么我的darknet沒有自帶weights權重，（可能都要自己下的吧）
所以把自己之前的復制進去就好了
沒有的可以去官網下載或者GitHub都有
最后就這樣啦！
五、總結
大概也弄了一個白天了。
本來以為用darknet就可以直接輸出ap值，recall（安裝darknet的原目的）
沒想到是要另外搞代碼來計算的，darknet只是中間輸出工具（唉）
周末繼續吧！
（應該不會有什么步驟遺漏，歡迎大家來討論）
查看gpu使用情況：
$ cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
$ nvidia-smi
REFERENCE