2019-12-31:InsightFaceプロジェクト実戦(一)環境配置、構築とテスト

一、プロジェクト環境及び配置
CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) + 2*GeForce GTX 1080ti + Python3.6.0 + Anaconda3 + Tensorflow1.14-gpu + CUDA  9.0.176 + CUDNN 7.6.4

システムバージョンコマンドの表示:find/etc/-name*-release、cat releaseファイルパス

GPUバージョン表示コマンド:nvidia-smi

CUDAバージョンコマンドの表示:cat/usr/local/cuda/version.txt

CUDNNバージョンの表示コマンド:cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

二、環境構築
xshellはコマンドライン方式で、cpuとgpu環境をそれぞれ構築します.
(一)「tf-cpu-InsightFace」という環境と「tf-gpu-InsightFace」を作成する

conda create -n  tf-cpu-InsightFace python==3.6
conda create -n  tf-gpu-InsightFace python==3.6

(二)上記環境をjupyter notebookのkernelに書き込む

python -m ipykernel install --name  tf-cpu-InsightFace
python -m ipykernel install --name tf-gpu-InsightFace

(三)サードパーティライブラリのインストール
1、xshellコマンドラインモードで対応環境をアクティブにする:

## tf-cpu-InsightFace  
conda activate tf-cpu-InsightFace

## tf-gpu-InsightFace  
conda activate tf-gpu-InsightFace

##  
conda info --envs

2、tensorflow 1をインストールする.14

gpuバージョンインストール:gpu環境構築では、cudaとcudnn(cudaとcudnnのインストール時に注意:gpuグラフィックスドライババージョン、tensorflow-gpuバージョン、cudaバージョンとcudnnバージョンの間に適切に配置)をインストールし、gpuバージョンのtensorflowをインストールします.

conda  install cuda==9.0
conda install cudnn
pip --default-timeout=100 install tensorflow-gpu==1.14

cpuバージョンインストール:pip--default-timeout=100 install tensorflow=1.14

3、mxnetをインストールする:

GPUバージョンインストール:pip install mxnet-cu 90

CPUバージョンインストール:pip install mxnet

4、scipyバージョンが1.2であることを保証する:pip install scipy==1.2
5、opencvのインストール:opencvのインストール:pip install opencv-python
6、sklearnのインストール:pip install scikit-learn
7、easydictのインストール:pip install easydict
8、skimageのインストール:pip install scikit-image
三、環境テスト
(一)tensorflow環境テスト
1、cpu環境テスト:xshellコマンドラインモードでpython環境に入り、「import tensorflow as tf」文を実行する
2、gpu環境テスト:

### GPU 

import tensorflow as tf

with tf.device('/cpu:0'):
    a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='a')
    b = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='b')

with tf.device('/gpu:1'):
    c = a+b
print(c)

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,log_device_placement=True))
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(c))

 
(二)mxnet環境テスト

import mxnet as mx
from mxnet import nd
from mxnet.gluon import nn

mx.cpu(), mx.gpu(), mx.gpu(0)

a = nd.array([1, 2, 3], ctx=mx.gpu())