ATOM追踪代码在Windows上运行

ATOM追踪代码在Windows上运行

前言

本人刚刚本科毕业，准备出国所以跟着清华导师做个项目，最近开了物体追踪的坑，老师话不多说直接让跑代码，作为一个萌新，尤其是懒得装双系统的萌新，决定直接在windows上跑。从代码架构上可以看出作者很有代码功底，然而唯一不足的是他引用了适用性比较坑的prpooling代码，导致在Windows上跑炸裂。事先说明，如果实验室用linux环境的同学尽量用linux跑，windows跑要做好折腾的准备。既然你已经准备好啦，那就来吧
Github代码：https://github.com/visionml/pytracking
论文地址： https://arxiv.org/pdf/1811.07628.pdf

运行条件

• anaconda 自己去下一个装上就可以了
• vs2015/vs2017 对，你没有看错，真的需要这个东西。因为pycocoapi和ninja需要vs编译，不需要完整的，只需要VC部分就可以惹。因为我本科生当过C语言助教，所以电脑里有两个版本，导致路径和只有一个版本的路径不一样，所以后续配置环境变量的时候大家看好自己的路径
• VC别忘了装Windows Kit，如果我没记错的话2015是不带的
  
• cuda和cudnn，什么你没有cuda，那放弃吧，你跑不起来的，因为prpooling这部分只支持CUDA，CPU版本还没有实现。因此，用虚拟机也不可能跑起来的。
  PrPooing的Github

https://github.com/vacancy/PreciseRoIPooling

说明如下
还有一个小问题要注意吧，大家要看好自己的显卡支持的最高CUDA版本，方法为 桌面右键-NVIDIA选项-帮助-系统信息-组件-NVCUDA.dll

• pytorch 看好自己的的cuda版本，去官网上下就好了，最好用anaconda，在自己的虚拟环境里安装好

github

作者在代码里引用了其他github代码，默认是不下载的，所以在download的时候别忘了进入pytracking/ltr/external/ 下载prpooling的源码
如果你用git下载需要两个命令

git clone https://github.com/visionml/pytracking.git
git submodule update --init  

不然真正跑代码的时候会提示缺少包

安装各式各样的包

这一步还算简单，用记事本打开install.sh，打开anaconda prompt一步一步敲就好，创建虚拟环境就自己弄吧~我们从虚拟环境activate后开始

conda install -y matplotlib
conda install -y pandas
pip install opencv-python
pip install tensorboardX
pip install visdom
conda install -y cython
pip install jpeg4py 
mkdir pytracking/networks

如果我没有记错的话，这些都是可以直接装上的，如果装不上去看看网上的其他教程，看看缺什么包
还有几个就是深坑了…容我们慢慢来

ninja

这个东东要去github上下载，送上地址
https://github.com/ninja-build/ninja/releases
把这个东东下载下来，让后加入到环境变量里
访问cmd，输入ninja可以直接运行就ok，碰到错误系统找不到指定的文件，没关系，pytorch会生成那个文件的~

pycocoapi

这个东西就是深坑了，可以看看网上其他的教程
我是这么安装上的

1. github下载源码 https://github.com/cocodataset/cocoapi
2. 配置vc环境变量 如果安装以下步骤出错则需要自己配置变量，多数都是因为cmd无法访问注册表或者找不到vc专门配环境的那个bat
3. 进入cocoAPI/PythonAPI目录
4. python setup.py build_ext --inplace
5. python setup.py build_ext install
6. 编译过后的PythonAPI文件夹复制到虚拟环境包目录即可（.\虚拟环境\Lib\site-packages）

再送上两个教程
https://blog.csdn.net/benzhujie1245com/article/details/82686973
https://www.jianshu.com/p/820f0177b867

配置VC环境变量

这个就是比较麻烦的地方了，但是不要嫌麻烦，后面ninja还要用这个变量的，坑死我了
一共有三个
PATH

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\14.0\VC\bin\amd64
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\14.0\Common7\Tools

LIB

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\14.0\VC\lib\amd64;
C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Lib\10.0.10586.0\ucrt\x64;
C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Lib\10.0.10586.0\um\x64;
D:\Anaconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages\torch\lib;

INCLUDE

C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10586.0\shared;
C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10586.0\ucrt;
C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10586.0\um;
C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10586.0\winrt;
C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10586.0;
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\14.0\VC\include

这里需要注意的是

• 之前说过，我的电脑里有vs2015和vs2017两个版本，所以目录应该不太一样，找到自己电脑里的vc目录就可以~
• 一定要看好自己的电脑是32位还是64位，vc\bin里默认的是编译x86的，编译的时候会提示目标类别与编译类别不相同，所以PATH要选择vc\bin\amd64下的文件，同理LIB也是一样
• 在windows kit选择的时候一定选择x64目录下的文件，不要选择arm64，会提示arm64和x64不兼容，arm64和amd64是两个东西！！不要再入坑

google下载

emm，这个东西嘛，下好了

链接：https://pan.baidu.com/s/1Qd2CTxgbDyh-9obos4zn7w
提取码：ij11
复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦

下载好之后放到pytracking的network目录下，没有就自己建一个

路径的问题

好了，现在我萌可以开始跑啦~
如果你的笔记本有摄像头的话可以直接运行

python run_webcam.py atom default

或者

python run_webcam.py dimp dimp50

如果没有可以找一个视频，运行

python run_vidio.py atom default 视频路径

别着急，后面坑多着呢
首先是linux路径和我们的路径不太一样
在anaconda prompt里，在master目录下输入这个

python -c "from pytracking.evaluation.environment import create_default_local_file; create_default_local_file()"
python -c "from ltr.admin.environment import create_default_local_file; create_default_local_file()"

会在pytracking\evaluation\目录下创建local.py
我们需要重新改一下目录字符串，按照自己的目录改一下就行，这是我的目录
如果还有其他的错误，大概看一下源码，把左斜杠改成右斜杠就可以了

torch.load()

啊~这个错误让我差点买U盘装双系统……

就当我尝试在虚拟机上跑代码的时候，我终于知道问题在哪了…
原因是作者的CUDA版本和我的CUDA版本不一样
在torch.load()的时候会悄无声息的推出，提示错误码0xC0000005
所以我们只需要把代码改一下 ，在ltr\admin\loading.py

def torch_load_legacy(path):
    """Load network with legacy environment."""

    # Setup legacy env (for older networks)
    _setup_legacy_env()

    # Load network
    checkpoint_dict = torch.load(path,map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(0))

    # Cleanup legacy
    _cleanup_legacy_env()

    return checkpoint_dict

如果自己有多块显卡根据自己的需要改一下就行，参考教程

https://www.cnblogs.com/llfctt/p/10986401.html

ninja

好了，最后一个大坑
如果你跑程序的话会出现一大堆编译错误。如果上面VC都配好的话，这一步应该不会出现cl.exe不存在，math.h不存在等问题
但是你会发现编译不通过，没错~这就是prpooling比较坑的地方（虽然我觉得算法挺好的）
在运行的时候你会发现有这一句话

Emitting ninja build file C:\Users\40889\AppData\Loca\Temp\torch_extensions_prroi_pooling\build.ninja…

找到这个目录，把ninja.exe复制到build.ninja同于个目录下，先说错误原因把

• 一开始会提示一大堆编译错误，比如没有不能有分号啊什么的，根据我C语言助教经验，需要在编译参数上加入/TP
• 解决了这个问题之后你可能会遇到链接错误，x64和xarm64不兼容，那就说明lib的配置有问题，重新按照自己的电脑配置去配
• 然后仍旧会出现链接错误，我发现编译的参数少了一个c10cuda.lib

把这两个参数加上之后，在这个目录下运行ninja应该编译成功，如果编译失败需要再找原因，有可能是环境配置错误，有可能是lib版本出现问题
但是编译通过之后发现还是不能运行，再打开ninjabuild发现文件又改回去了
于是我们只好改pytorch的代码，没错
找到出现错误的cpp_extention.py代码，CUDAExtension函数下

还有这个地方，改成COMMON_MSVC_FLAGS = [’/MD’, ‘/wd4819’, ‘/EHsc’,’/TP’]

这样就可以生成能运行的ninja文件了，，，真艰难

运行方式和结果

白上吹雪天下第一！
总之大概就是这样了~希望我分享的经验可以起一点作用
希望能攒点人品，下次托福过100