win10和win7系统配置faster rcnn（pytorch）

2024-01-31 17:42:28

在win10和win7系统上配置faster rcnn（GPU）冲冲冲

介绍
我的环境
配置过程

介绍

最近实验室需要在win7系统上配置一个faster rcnn，实验需要，它就是不允许在ubuntu下使用。这里简单介绍一下自己的配置过程。最后顺利跑了起来。
github：jwyang/faster-rcnn.pytorch
该项目的ubuntu配置环境教程：wind-chaser
ubuntu的配置教程写的非常详细了。这个项目的使用方法在github页面或者这位追风者的博客都写的非常清楚。我主要介绍一下如何在windows系统上配置。

我的环境

win10 或者 win7 (都成功)
Anaconda3
python3.6
cuda10.1 update2!!!（我只尝试了update2，为什么使用它下文会解释）
pytorch1.4

配置过程

1. 数据准备

在根目录下新建data文件夹，data文件夹下新建 pretrained_model文件夹和VOCdevkit2007文件夹，前者用来存放下载下来的训练权重，后者存放官方VOC2007数据集，或者你自己用labelImg标注的数据集。这个权重模型一般不太好下载，我把网盘下载地址送上，不过我只使用了resnet101，所以链接也只有resnet101，需要使用其他权重的小伙伴去github链接下找。（链接：https://pan.baidu.com/s/1s8DptXAGizhVGP6AYfXzeQ 提取码：ort4 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦–来自百度网盘超级会员V1的分享）

2. 把数据集放进VOCdevkit2007文件夹下，名字为VOC2007

--data
----pretrained_model
-------resnet_caffe.pth
----VOCdevkit2007
-------VOC2007

3. 安装依赖包和pytorch1.4，这里的cuda版本是10.1

终端执行两行代码

conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
pip install -r requirements.txt

4. 编译！！windows的小伙伴一定都死在了这步！ubuntu编译就很顺利，windos它不行啊！

cd lib
python setup.py build develop

终端执行这两行代码，报错。
error1

error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required.

solution1
1安装 Visual C++ Build Tools 2015 并勾选Windows 10 SDK
2安装Visual Studio 2019并勾选使用C++的桌面开发,一定要勾选C++的桌面开发！
这里建议直接使用第二种方法，省事。这个解决方法是在*上有人提到的，还有一位大佬的博客。
error2

error: command 'C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\BIN\x86_amd64\cl.exe' 
failed with exit status 2

solution2
使用solution1中的方法1解决。我没遇到过这个情况。

error3

C:/Users/Skaldak/FasterRCNN/lib/model/csrc/cuda/ROIAlign_cuda.cu(275): error: 
no instance of function template "THCCeilDiv" matches the argument list
            argument types are: (long long, long)

C:/Users/Skaldak/FasterRCNN/lib/model/csrc/cuda/ROIAlign_cuda.cu(275): 
error: no instance of overloaded function "std::min" matches the argument list
            argument types are: (<error-type>, long)

C:/Users/Skaldak/FasterRCNN/lib/model/csrc/cuda/ROIAlign_cuda.cu(321): 
error: no instance of function template "THCCeilDiv" matches the argument list
            argument types are: (int64_t, long)

C:/Users/Skaldak/FasterRCNN/lib/model/csrc/cuda/ROIAlign_cuda.cu(321): 
error: no instance of overloaded function "std::min" matches the argument list
            argument types are: (<error-type>, long)

solution3
1修改 lib\model\csrc\cuda\ROIAlign_cuda.cu 第275行

  // dim3 grid(std::min(THCCeilDiv(output_size, 512L), 4096L));
  dim3 grid(std::min(((int)output_size + 512 -1) / 512, 4096));

2修改 lib\model\csrc\cuda\ROIAlign_cuda.cu 第320行

  // dim3 grid(std::min(THCCeilDiv(grad.numel(), 512L), 4096L));
  dim3 grid(std::min(((int)(grad.numel()) + 512 -1) / 512, 4096));

3修改 lib\model\csrc\cuda\ROIPool_cuda.cu 第129行

// dim3 grid(std::min(THCCeilDiv(output_size, 512L), 4096L));
  dim3 grid(std::min(((int)output_size + 512 -1) / 512, 4096));

4修改 lib\model\csrc\cuda\ROIPool_cuda.cu 第176行

// dim3 grid(std::min(THCCeilDiv(grad.numel(), 512L), 4096L));
dim3 grid(std::min(((int)(grad.numel()) + 512 -1) / 512, 4096));

5删除 lib\build 下所有内容，再次

python setup.py build develop

出现：

Installed ......\lib
Processing dependencies for faster-rcnn==0.1
Finished processing dependencies for faster-rcnn==0.1

如上所示就说明编译完成了，强调一下，这部分不是我原创，感谢博主Skaldak提供的解决方案。

下来就可以尝试运行了

终端执行代码：

python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net res101 --cuda

下来应该会报错一个关于pycocotools的错误，具体错误是啥记不清了，不要担心，很好解决
首先在终端执行

pip install pycocotools

然后lib文件下看到有个文件夹叫做pycocotools，把这个文件夹重新命名为其他名字。这里的目的是为了不让程序调用我们编译过的原代码的pycocotools，而是调用我们pip安装的pycocotools。
再次运行训练代码，如果顺利的话，代码应该可以顺利跑起来了。

想说的话

其实大家看一下我一直提到的那位博主的博客，会注意到评论区有人报错，错误内容为编译器要求为VS2013-2017版本的，而我们使用的是2019版本的。最开始我也遇到了这个问题。这是你的电脑环境问题，一定要使用cuda10.1 update2，或者叫做cuda10.1.243，cuda10.0的情况配不出来.如果查一下cuda10.0你会发现他是2018年发行的工具，使用VS2019自然会报错，要求你使用低版本的VS编译，而cuda10.1 update2 是2019年8月份发行的工具，所以VS2019可以顺利编译。这也是为什么我的这篇博客和Skaldak的内容很相似，我还是要写的原因，希望大家可以避开这个坑。只要使用cuda10.1和VS2019顺利编译以后，可以再把你的cuda版本换回去，比如我又换回了8.0版本去做其他工作。

冲冲冲！

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