没有网的情况下采用将安装包全部都下载下来，再安装的方式。darknet在windows上编译问题比较多，经历了3天的踩坑，终于搭建好。。。下面简单记录一下安装过程。

1.下载cuda,cudnn,anaconda,opencv,opencv_python，vs。安装顺序：anaconda->opencv_python->opencv->vs->cuda->cudnn。

本机环境：Windows版本：Windows Servel 2016, GPU：Nvidia Tesla V100。

2.anaconda安装

根据下面的教程，下载好exe文件，拷贝到离线主机上进行安装。我安装的版本是Anaconda3-2023.03.0-Windows-x86_64.exe。python版本为3.10。

Windows下的Anaconda详细安装教程_windows安装anaconda-CSDN博客

anaconda和python版本的对照：

Anaconda版本和Python版本对应关系（持续更新...）_anaconda python版本-CSDN博客

anaconda的卸载：

Win10下面正确卸载Anaconda方法_彻底卸载anaconda win10-CSDN博客

Anaconda彻底卸载及重安装_anaconda卸载-CSDN博客

3.opencv_python安装

针对python版本选择适合的opencv_python（Links for opencv-python）进行下载。采用pip安装。我安装的版本是：opencv_python-4.5.4.60-cp310-cp310-win_amd64.whl

pip install opencv-python版本

教程：pip和Anaconda中安装opencv-python_opencv-python conda-CSDN博客

4.opencv库的安装，后面用于VS编译使用。其实就是一个opencv包的解压，再进行环境变量的配置。

OpenCV 最新版windows下安装教程_releases - opencv-CSDN博客

5.vs的安装

最开始安装的2022版，但是darknet编译出错，提示版本不匹配，采用2019版安装成功。这里下载的2019社区版。下载链接：Visual studio 2019 社区版下载和安装_vs2019社区版下载-CSDN博客

安装步骤：

下载好vs_community_2019.exe后，打开cmd,输入命令：

vs_community_2019.exe --layout C:\Users\win\Desktop\vs2019_offline --add Microsoft.VisualStudio.Workload.ManagedDesktop --add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop --includeRecommended --lang en-US zh-CN

--layout为离线包下载位置，这里仅安装：“.NET 桌面开发” 、“C++ 桌面开发” 。安装包下载完后将安装包拷贝到离线主机上，然后进入安装包，利用vs_community_2019.exe或者vs_setup.exe输入下面命令进行安装。

vs_community_2019.exe --noWeb --add Microsoft.VisualStudio.Workload.ManagedDesktop --add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop --includeRecommended

注意：--noWeb表示无网安装。安装界面右下载选在下载后安装。安装的插件根据自己的系统选择，例如，我的系统是Windows Servel 2016，则取消掉win10和win11的插件，如下图是windows11系统，则勾选掉windows10.

选完之后就可以进行安装了。

参考：

VS2022（Visual Studio 2022）最新安装教程_vs2022安装教程-CSDN博客

离线环境下安装微软Visual Studio 2022 生成工具_vs2022离线安装-CSDN博客

Visual studio 2019 社区版下载和安装_vs2019社区版下载-CSDN博客

Visual Studio 2019离线安装教程(脱机安装、局域网安装)_vs2019离线安装教程-CSDN博客
​​​​​​https://www.cnblogs.com/sailJs/p/16864697.html

创建脱机安装 - Visual Studio (Windows) | Microsoft Learn

6.cuda的安装

在终端中输入：

nvidia-smi

根据显示的cuda的版本号下载适合自己显卡的cuda文件，根据cuda文件选择合适的cudnn文件进行下载。具体的安装步骤，可以参考：

最详细！Windows下的CUDA与cuDNN详细安装教程_windows安装cuda和cudnn-CSDN博客

注意，因为前面已经安装了VS，因此注意将Visual Studio Integration勾选上。

7.cudnn的安装

根据cuda的版本，选择适配的cudnn版本。下载链接：Log in | NVIDIA Developer

安装教程：

最详细！Windows下的CUDA与cuDNN详细安装教程_windows安装cuda和cudnn-CSDN博客

上述安装完成后就可以编译darknet了。

8.darknet的编译

打开build文件夹下的darknet文件夹，并用写字板打开darknet.vcxproj，用搜索功能查找CUDA ，并修改为自己CUDA的版本号，我的CUDA版本是12.0，所以修改为CUDA 12.0（一共有两处需要修改的）并保存，如下图，将9.0改成12.0

• 确认C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\BuildCustomizations文件夹里面是否有下面这几个文件（因为我的是CUDA12.0，所以文件名中需带有12.0，也就是说自己CUDA的版本号）。

修改算力为自己显卡的算力，如V100的算力是70。则进行如下修改：

将

<CodaCompile>
    <TargetMachinePlatform>64</TargetMachinePlatform>
    <CodeGeneration>compute_35,sm_35;compute_86,sm_86</CodeGeneration>
</CodaCompile>

修改为：

<CodaCompile>
    <TargetMachinePlatform>64</TargetMachinePlatform>
    <CodeGeneration>compute_70,sm_70</CodeGeneration>
</CodaCompile>

注意compute_70,sm_70前面不要有其他的版本，否则会编译不通过。

然后使用vs2019打开darknet.sln文件，vs2019会弹出：

直接点确定即可

首先将Vs2019上方调成release x64

然后点击工具栏的项目->属性进入darknet的属性页。

首先选择VC++目录中的包含目录和库目录

点击链接器 → 输入 → 附加依赖项
添加opencv\build\x64\vc16\lib目录下的opencv_worldXXXX.lib，带d的是debug文件，我们是release模式所以选择不带d的，我的是opencv_world490.lib，不同版本的opencv后面数字不一样

最后右键项目点击生成即可
在x64目录下可找到darknet.exe

依次按上面方法编译C文件和yolo_console_dll.sln文件（yolo_console_dll.sln文件我没编译，现在还没啥影响）。编译yolo_cpp_dll.sln会生成yolo_cpp_dll.dll文件，采用darknet_images.py文件生成预测时会用到。

将darknet.exe, pthreadVC2.dll, yolo_cpp_dll.dll放到任意文件夹即可训练，测试。

安装教程参考：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/45845454

Windows搭建Darknet框架环境-Yolov4-GPU_darknet windows-CSDN博客

【全网最全最完整】windows下darknet安装搭建与模型训练方法【亲测有效】_darknet在windows下的安装-CSDN博客

https://medium.com/geekculture/yolov4-darknet-installation-and-usage-on-your-system-windows-linux-8dec2cea6e81

9.问题总结：

9.1.Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path

解决：解决问题：Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!-CSDN博客

9.2.编译时出现算力不匹配：

解决：在网址CUDA GPU | NVIDIA 开发者中查找算力。并且 在vcxproj中进输入<CodeGeneration>compute_自己的算力,sm_自己的算力</CodeGeneration>，不要在前面输入其他的算力。

如果这个方法没有效果，可参考下面解决方案：

解决：Darknet编译时报MSB3721错误 | 蓝伟洪的博客

9.3.could not find module 'darknet.dll'

解决：

编译yolo_cpp_dll.sln生成yolo_cpp_dll.dll，然后将darknet.py文件中的darknet.dll改成yolo_cpp_dll.dll。接着可能还报错，网上说因为python版本的问题，可以在darknet.py的Import库后添加两句话来解决：

os.add_dll_directory('c:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.1/bin')
os.add_dll_directory(os.path.dirname(__file__))

解决参考：

链接：

Issues · AlexeyAB/darknet · GitHub

【SOLVED】 Python `darknet.py` ERROR : `Could not find module 'darknet.dll'`, *** NO NEED *** to downgrade to py 3.7 on Windows 11 · Issue #8846 · AlexeyAB/darknet · GitHub

Python 3.8 issues with yolo_cpp_dll.dll · Issue #4956 · AlexeyAB/darknet · GitHub

python - Import darknet FileNotFoundError: Could not find module - Stack Overflow

https://medium.com/geekculture/yolov4-darknet-installation-and-usage-on-your-system-windows-linux-8dec2cea6e81