windows 10编译YOLOv4，包括exe和d

软硬件环境

• windows 10 64bit
• visual studio 2019
• cuda 11.1
• cudnn 8.0.5
• opencv 4.5.1
• darknet 2021.03.27
• cmake 3.20.0

安装配置cuda和cudnn

参考前文 windows 10安装CUDA和cuDNN，地址是：https://xugaoxiang.com/2019/12/18/windows-10-cuda-cudnn/， 这里不再赘述。

安装配置opencv

来到opencv的官方网站下载页面 https://opencv.org/releases/

下载后是一个exe文件，打开傻瓜式一步步安装就好了，记录好安装路径(我这里是D:\Tools\OpenCV\opencv)，然后增加一个环境变量OpenCV_DIR，指向opencv安装后的build目录，如下

接下来分别将opencv下的build\x64\vc15\bin和build\x64\vc15\lib目录，追加到PATH环境变量中，如下

编译darknet.exe

下载cmake，地址是：https://cmake.org/download/，也是傻瓜式的安装。然后打开cmake-gui.exe

源码目录和编译目标目录都指向darknet的源码目录，这里使用AlexeyAB的版本 https://github.com/AlexeyAB/darknet

接下来就是点击Configure

然后就是Generate

最后Open Project

随即，visual studio 2019就打开了darknet工程，点击右侧的ALL_BUILD --> 生成

等待一会，就可以编译完成

最后我们来测试一下，将Debug\darknet.exe和3rdparty\pthreads\bin下的pthreadGC2.dll和pthreadVC2.dll都拷贝到darknet源码根目录下，除此以外，还要准备权重文件yolov4.weights

然后执行图片测试命令

.\darknet.exe detect cfg\yolov4.cfg yolov4.weights data\dog.jpg

编译dll

如果要编译动态链接库dll的话，进入到darknet源码下的build\darknet，用visual studio 2019打开yolo_cpp_dll.sln

同样地，右键生成

这里出现了一个错误

错误 MSB4019 找不到导入的项目“C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Professional\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations\CUDA 10.1.props”。请确认 Import 声明“C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Professional\MSBuild\Microsoft\VC\v160\\BuildCustomizations\CUDA 10.1.props”中的表达式正确，且文件位于磁盘上。yolo_cpp_dll D:\Projects\darknet-master\build\darknet\yolo_cpp_dll.vcxproj 55

我的系统中，cuda明明是11.1版本，为何会出现cuda 10.1的报错？

编辑文件yolo_cpp_dll.vcxproj，将里面的cuda 10.1版本改成你系统中的版本，我这里是cuda 11.1，包括.props和.targets

重新生成，还是报错

错误 MSB3721 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_30,code=\"sm_30,compute_30\" -gencode=arch=compute_75,code=\"sm_75,compute_75\" --use-local-env -ccbin "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Professional\VC\Tools\MSVC\14.24.28314\bin\HostX86\x64" -x cu   -ID:\Tools\OpenCV\opencv\build\include -IC:\opencv_3.0\opencv\build\include -I..\..\include -I..\..\3rdparty\stb\include -I..\..\3rdparty\pthreads\include -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include" -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include" -I\include -I\include -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include"  -G   --keep-dir x64\Debug -maxrregcount=0  --machine 64 --compile -cudart static  -g   -D_MBCS -DLIB_EXPORTS -D_TIMESPEC_DEFINED -D_SCL_SECURE_NO_WARNINGS -D_CRT_SECURE_NO_WARNINGS -DGPU -DWIN32 -DDEBUG -D_CONSOLE -D_LIB -D_WINDLL -D_MBCS -Xcompiler "/EHsc /W3 /nologo /Od /Fdx64\DLL_Debug\vc142.pdb /FS /Zi /RTC1 /MDd " -o x64\DLL_Debug\crop_layer_kernels.cu.obj "D:\Projects\darknet-master\src\crop_layer_kernels.cu"”已退出，返回代码为 1。yolo_cpp_dll C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Professional\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations\CUDA 11.1.targets 785

接下来，右键点击解决方案，进入到项目属性，点击CUDA C/C++ --> Device，找到Code Generation，将compute_30;sm_30删除，然后保存，重新生成

这时候就能够编译成功了

最近再多聊一句，在python中使用上面生成的yolo_cpp_dll.dll文件时(通常使用ctypes这个库)需要注意下，由于yolo_cpp_dll.dll依赖于同目录下的pthreadGC2.dll和pthreadVC2.dll，因此，想通过ctypes.CDLL来调用yolo_cpp_dll.dll，就需要讲这几个dll文件放在同一个目录下，不然就会报类似下面的错误

python CDLL OSError: [WinError 126] The specified module could not be found

参考资料

• https://xugaoxiang.com/2019/12/18/windows-10-cuda-cudnn/
• https://xugaoxiang.com/2019/12/16/darknet-basic/