maskrcnn benchmark+win10+pytorch1.4+CUDA10.1安装记录

第一次接触机器学习的代码,老师让跑一个场景图的代码,跑了一个星期没跑出来0^0…场景图的目标检测用的maskrcnn,就想着先单独跑一半吧,结果跑出来了。。。记录一下安装过程。。

1.安装Anaconda

我安的版本是4.6.14,3.6的python,这里建议如果之前有安装python的先把原来的python卸了,anaconda里自带python环境。之前看别人博客的时候有出现两个python在一起出现问题的情况。

2.新建虚拟环境

打开anaconda prompt,输入conda create -n [env_name] python=3.6。这里最好也指定一下python版本,否则是默认按新的版本,我之前一直没安好感觉多多少少有这个原因吧。。

3.进入虚拟环境

conda activate test,我给虚拟环境起的名字是test。

4.安装依赖包–准备工作

这里是最坑的。。直接从官网上下的真的太慢太慢了,一定要配置镜像,在C:\Users\Lenovo下面有一个.condarc文件,以下是我condarc的内容,直接复制进去就行。原来的文件我记得应该是只有channels:-dafault这一句(在修改condarc的时候切记切记 -和http之间一定一定要有个空格,否则会报错

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
show_channel_urls: true
ssl_verify: true

说起镜像这个东西也是玄得很,在新建虚拟环境的时候,那时候我已经搞好镜像了,但是在有镜像的情况下,conda create …python=3.6这条命令就是跑不出来,一直在转圈,还有conda update conda这条命令。所以如果出现以上情况,把镜像删掉,只留一个default,就能顺利完成了(个人玄学经验)。

5.安装依赖包

在当前虚拟环境中,依次输入
conda install ipython
conda install scipy
conda install h5py
安装好了后再输入
pip install ninja yacs cython matplotlib tqdm opencv-python overrides -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
后面的-i是在对pip换源。**不要一个一个地pip!**我之前为了看谁装成功了谁没有一个一个单独pip的,可能是用了镜像吧,有的安装包版本很低,也是用不了的。

接下来重点来了:pytorch1.4+cuda10.1
首先检查电脑里有没有CUDA,我的路径在C盘。如果没有的话,先去NVIDIA官网下载CUDA,官网地址一定一定要是10.1,因为后面的cudatoolkit就是10.1,版本一定要完全一样,否则出大问题。
maskrcnn benchmark+win10+pytorch1.4+CUDA10.1安装记录
官网里选local download,2.4G的那个,然后安装就行,安装的时候有一些是不用安装的,具体参照这篇博客,我是按照他的步骤来的。

安装完了cuda之后可以验证一下,输入nvcc --version,出现下图结果就说明可以了。
maskrcnn benchmark+win10+pytorch1.4+CUDA10.1安装记录
cuda安完了,接下来继续在anaconda prompt里输入conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1,等待下载完成。

然后随便找个地方新建一个文件夹,接下来要安装第三方库了。我是在E盘的新建的文件夹。具体路径E:\Develop\third lib。
先下载源码:进去的github右上角有一个download zip,把下载的目标位置定位到刚才新建的文件夹就行。
pycocotools
找到一个叫PythonAPI的文件夹,路径拷下来,在prompt中cd到这个位置,输入python setup.py build_ext install,等待安装完成。
apex
这个cd到根目录就行,prompt中输入python setup.py install,等待安装完成。

最后一步下载源码maskrcnn-benchmark到某个文件夹中。cd到根目录,prompt中输入python setup.py build develop,等待编译完成。

6.运行demo

以上都安装成功了之后,在maskrcnn源码文件夹中cd到demo这个文件夹,prompt中运行python webcam.py,摄像头会被调用,进行目标检测。
maskrcnn benchmark+win10+pytorch1.4+CUDA10.1安装记录

maskrcnn benchmark+win10+pytorch1.4+CUDA10.1安装记录

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