mmdetectionピット日記(一)環境インストール

まずインストール前のシステム環境Ubuntu 16.04.6 LTS NVIDIA GTX 2080 cuda:10.0(ここでは必ず自分の環境をチェックし、後のcudatoolkitバージョンのインストールに関する問題)PS:公式サイトで提供されているチュートリアルのデフォルトはインストールpython 3である.7の、ここには何度もインストールされていて、トレーニングの時にはインプットエラーを報告します:libtorch_cpu.so: cannot open shared object file: No such file …
Anacondaのインストール
ここではデフォルトでインストールされていますanacondaインストールされていない場合は、公式サイトにダウンロードして、直接インストールすればいいです.
Anacondaの仮想環境の作成
前述したように、それを押さえてpython3.7その後いくつか問題が発生するので、ここにインストールpython3.6

conda create -n open-mmlab python=3.6 -y
conda activate open-mmlab

国内ミラーソースの追加condaダウンロードパケットの速度が遅いのを避けるために、まず公式および第三者の清華鏡像源を追加します(ここは注意してください、http、http、http、他のブログでは言っていませんhttps、書きますhttps報告できますHTTP ERRORあなたが崩壊したことを報告して、無数の穴を渡った後に血と涙の教訓)

​conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

環境の構築
先にインストールnumpy1.16.0、この場合インストールしないと後で自動的にインストールされるのでnumpy1.18.2、numpyのバージョンは最終モデルテスト時に正常に計算できるかどうかmap指標に直結します.

conda install numpy==1.16.0

インストールpytorch(ここでデフォルトでインストールしているのはtorch 1.4.0バージョン)
ここでのcudatoolkit=10.0はあなたのcudaバージョンに対応しています.もしあなたのcudaバージョンが9.0/9.2/10.1であれば、cudatoolkit=9.0/9.2/10.1に変更します.自分のcudaバージョンを知りませんか?行きます/usr/local/下りてみます.

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0

取付cython

conda install cython

mmdetectionソースのダウンロード

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection

インストールコンパイル

pip install -r requirements/build.txt
pip install "git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI"
pip install -v -e .  # or "python setup.py develop"

テスト
コマンドライン入りpython環境後テスト

Python 3.6.10 | packaged by conda-forge | (default, Apr 24 2020, 16:44:11) 
[GCC 7.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.__version__
'1.4.0'
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> 

これで大功を成し遂げる
REFERENCE
mmdetection環境構築
mmdetection実践踏坑ノート