Swin開発優先パラメータの設定(CBnetV 2インストール)
CUDAバージョンは、インストールするライブラリの互換性に応じて選択できます.(pytorch prebuildバージョンをホームページの11.1に設定すると便利です.この投稿では11.0に設定します.)
グラフィックドライバのアンインストール
$ sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
CUDA環境変数の設定
$ sudo gedit ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.0
export FORCE_CUDA="1"$ sudo reboot
2.CUDN 8の取り付け
Cudnnをインストールした後
$ tar xvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz
$ cd cuda
$ sudo cp include/cudnn* /usr/local/cuda-11.0/include
$ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.0/lib64/
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.0/lib64/libcudnn*
$ cat/usr/local/cuda-11.0/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
cudnn 8バージョンではcudnn versionhで確認!
インストールされたcudnnバージョンが出力されている場合は、正常に設定されていることを確認し、メッセージが出力されていない場合は、環境変数/パスなどを確認します.
3.Swin-transformer-object-Dection開発の優先パラメータを設定する
CBNetV 2コードの取得
$ https://github.com/VDIGPKU/CBNetV2.git
$ mv CBNetV2/mmdetection_swin
cudaバージョンに準拠した依存パッケージのインストール
$ pip install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html
mmcv-fullインストール(手動でインストールする必要があります)
$ pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html
mmdetのインストール
$ python setup.py develop
mmdetectionswin/mmdet/_init.変更
19 mmcv_maximum_version = '1.5.0' # '1.4.0'$ pip install wandb
4.デモコードの実行
$ python demo/image_demo2.py demo/demo.jpg configs/swin/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7_mstrain_480-800_giou_4conv1f_adamw_3x_coco.py checkpoint/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7.pth
(site-packagesのmmdetバージョンがswinローカルmmdetバージョンと異なるためエラー)
5.Apexのインストール
Apexがインストールされていない場合、プレゼンテーションとトレーニングでは、Apexがインストールされていないことを出力し続けます.
$ cd ~/workspace/
$ git clone https://github.com/NVIDIA/apex
$ cd apex
$ sudo apt-get install build-essential
$ pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext"--global-option="--cuda_ext"./
$ cd ~/workspace/Swin-Transformer-Object-Detection/
$ python
$ >>> import apex
$ >>> quit()
apexの動作を確認します(警告がない場合はapexをインストールします)
$ python demo/image_demo2.py demo/demo.jpg configs/swin/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7_mstrain_480-800_giou_4conv1f_adamw_3x_coco.py checkpoint/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7.pthntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal)
CUDAバージョンは、インストールするライブラリの互換性に応じて選択できます.(pytorch prebuildバージョンをホームページの11.1に設定すると便利です.この投稿では11.0に設定します.)
グラフィックドライバのアンインストール
$ sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
CUDA環境変数の設定
$ sudo gedit ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.0
export FORCE_CUDA="1"$ sudo reboot
2.CUDN 8の取り付け
Cudnnをインストールした後
$ tar xvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz
$ cd cuda
$ sudo cp include/cudnn* /usr/local/cuda-11.0/include
$ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.0/lib64/
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.0/lib64/libcudnn*
$ cat/usr/local/cuda-11.0/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
cudnn 8バージョンではcudnn versionhで確認!
インストールされたcudnnバージョンが出力されている場合は、正常に設定されていることを確認し、メッセージが出力されていない場合は、環境変数/パスなどを確認します.
3.Swin-transformer-object-Dection開発の優先パラメータを設定する
SWIN-Object Detectionコードの取得
$ git colon https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection.git
mmdetectionインストール
$ pip install mmdet
cudaバージョンに準拠した依存パッケージのインストール
$ pip install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html
mmdetとmmcv-fullのインストール(手動でインストールする必要があります)
$ pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html
#mmdet(swin-custom)/mmcv-customオーバーライド
#conda envのsite-packagesパスをチェック!
$ cd ~/workspace/Swin-Transformer-Object-Detection/mmdet
$ sudo cp -R core/~/anaconda3/envs/swin/lib/python3.7/site-packages/mmdet/
$ sudo cp -R datasets/~/anaconda3/envs/swin/lib/python3.7/site-packages/mmdet/
$ sudo cp -R models/~/anaconda3/envs/swin/lib/python3.7/site-packages/mmdet/
$ sudo cp -R utils/~/anaconda3/envs/swin/lib/python3.7/site-packages/mmdet/
$ cd ..
$ sudo cp -R mmcv_custom/ ~/anaconda3/envs/swin/lib/python3.7/site-packages/
4.デモコードの実行
$ python demo/image_demo2.py demo/demo.jpg configs/swin/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7_mstrain_480-800_giou_4conv1f_adamw_3x_coco.py checkpoint/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7.pth
(site-packagesのmmdetバージョンがswinローカルmmdetバージョンと異なるためエラー)
5.Apexのインストール
Apexがインストールされていない場合、プレゼンテーションとトレーニングでは、Apexがインストールされていないことを出力し続けます.
$ cd ~/workspace/
$ git clone https://github.com/NVIDIA/apex
$ cd apex
$ sudo apt-get install build-essential
$ pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext"--global-option="--cuda_ext"./
$ cd ~/workspace/Swin-Transformer-Object-Detection/
$ python
$ >>> import apex
$ >>> quit()
apexの動作を確認します(警告がない場合はapexをインストールします)
$ python demo/image_demo2.py demo/demo.jpg configs/swin/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7_mstrain_480-800_giou_4conv1f_adamw_3x_coco.py checkpoint/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7.pth
Reference
この問題について(Swin開発優先パラメータの設定(CBnetV 2インストール)), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@khjgmdwns/Swin-개발환경-설정재설치テキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
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