rtx3060ti搭建yolox

RTX 3060 Ti是一款基于NVIDIA Ampere架构的显卡，它对于训练和运行深度学习模型如YOLOv5（YOLOX的前身）是一个不错的选择，因为它的性能足够强大，尤其是在处理实时目标检测这类计算密集型任务上。

以下是使用RTX 3060 Ti搭建YOLOX的基本步骤：

1. **环境准备**：
- 安装Python和必要的库：首先需要安装Python 3.7+，然后安装PyTorch和TensorFlow等深度学习框架以及轻量级的detectron2、timm等辅助库。

   pip install torch torchvision timm detectron2

2. **选择模型**：
- YOLOX提供了几个系列的模型，如YOLOX-S、M、L和X。由于RTX 3060 Ti属于中高端显卡，可以选择YOLOX-M或更小一些的版本，以保证能够在合理时间内完成训练。

3. **下载预训练权重**：
- 可以从GitHub上获取官方提供的预训练权重进行迁移学习，加速训练过程。

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5

4. **配置文件**：
- 使用`cfg`目录下的对应模型的配置文件，例如`yolox_m_8x8.yaml`，并调整batch size和epochs以适应显存大小。
- 运行`python train.py --weights yolox_m.pth --data coco.yaml`，其中`yolox_m.pth`是预训练权重路径，`coco.yaml`是数据集配置。

5. **训练过程**：
- 确保你的GPU设置为适当的工作模式，如`torch.set_grad_enabled(True)`开启反向传播，并可能需要设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定只使用一张显卡。
- 开始训练，可能会花费一定时间，取决于网络规模和硬件性能。

6. **验证和测试**：
训练完成后，通过`test.py`脚本对模型进行验证和在实际图片或视频上做实时预测。