【经验】地平线SoC X3M yolo训练环境安装报错问题解决记录
在地平线X3M上要跑自己的yolo模型，首先就需要安装yolo训练开发环境，本文记录安装过程labelimg等报错解决方法。
首先进入之前已经安装好的conda虚拟环境，创建yolo虚拟环境，conda create -n yolo python=3.8，激活进入yolo虚拟环境：
运行git clone https://github.com/ultralytics/yolov5下载yolov5源码，
安装yolov5依赖库
其中cudnn库有557MB，网速较慢时会很快就断了，下载不成功报错，通常上午8-9时，下载较快，可能是，欧美，国外的工程师都下班了这个点。
这样yolov5的环境和依赖包就安装完了，接着安装标注工具labelimg：
pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
运行不成功，提示为QT插件xcb无法loader,但是可以找到插件xcb
我们把QT启动的调试信息打开：export QT_DEBUG_PLUGINS=1
可以看到是libqcxb.so动态库找不到依赖库libxcb-xinerama.so，通过ldd命令确认libqcxb.so动态库依赖库情况
找不到依赖的动态库libxcb-xinerama.so,下载并安装此库：
安装成功，依赖库都已经找到。
成功启动labelimg:
这样整个yolo的开发环境就基本搭建完成，可以进行图片的标注工作，以及训练自己的模型，接着通过地平线的cnn工具转换为混合异构模型做推理了。
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