windows下安装mmdetection填坑记录

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问题0（add）

2020年5月12日新发现：
关于cl.exe报的原因。还可能不是VS的cl.exe缺失造成的，比如下图：

背景：由于本地mmdetection在编译的时候，在这个目录下

没有生成我的python3.7版本的soft_nms_cpu.***.pyd（是从build下的build\lib.win-amd64-3.7\mmdet\ops\nms中拷过来的）。所以尝试模仿nms_cpu和nms_cuda生成对应版本的soft_nms_cpu。修改了主mmdetection目录下的setup.py.

但是，就报了最上边那个图的错，“”“无法打开包括文件: “numpy/arrayobject.h”:”因此，就做了如下修改：



最后，运行 python setup.py develop
就活啦！！！【由衷感谢大佬的博客，不止一次帮助到了我，click here】

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问题1：

遇到最最最bug的问题，提示：

error: command ‘C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\nvcc.exe’ failed with exit status 2

反正我是蒙蔽到不行搞了大半天，直到看到了这个答案。

按照要求，装了VS2017社区版本后，问题竟然就这么莫名其妙的解决了，咱也不知道为什么，反正就这么给解决了。

问题2：

D:\Program Files (x86)\VS2015_V14\VC\BIN\x86_amd64\cl.exe’ failed with tatus 2.

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补充操作
有同学不明白具体是怎么做的，现在详细说明一下。
1 打开Anaconda Prompt（Anaconda3）
2 在base环境下进入你envs中所对应的需要添加激活预处理的环境下，本例激活\envs\open-mmlab

`cd %CONDA_PREFIX%
mkdir .\etc\conda\activate.d
mkdir .\etc\conda\deactivate.d
type NUL > .\etc\conda\activate.d\env_vars.bat
type NUL > .\etc\conda\deactivate.d\env_vars.bat`

${CONDA_PREFIX}是当前环境的路径。我这里是D:\Program Files (x86)\Anaconda3\envs\open-mmlab
这样就有了下文提到的activate.d / env_vars.bat和deactivate.d / env_vars.bat两个文件，就可以按照需求，对环境变量进行设置

以上内容参考自 这里

这个问题是因为我只根据当前虚拟环境的需求，更改了环境变量path，其余的比如CUDA_HOME并没有修改成对应cuda 的版本。
以防万一，现在把cuda8.0对应的cuda环境变量全部改为需要的cuda10.0的。

activate.d / env_vars.bat 内容如下

@set CUDA_HOME=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
@set CUDA_BIN_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
@set CUDA_LIB_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64
@set cuda_libnvvp=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp
@set CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
@set CUDA_SDK_BIN_PATH=C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0\bin\win64
@set CUDA_SDK_LIB_PATH=C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0\common\lib\x64
@set CUDA_SDK_PATH=C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0
@set CL_EXE=D:\Program Files (x86)\VS2015_V14\VC\bin\x86_amd64
@set INCLUDE_CUDA=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
@set CUPTI_CUDA=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64
@set CC_CUDA_VERSION=10.0
@set cuda_bin=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\10.0\bin
@set OLD_PATH=%PATH%
@set PATH=%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_LIB_PATH%;%cuda_libnvvp%;%CUDA_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_PATH%;%CL_EXE%;%INCLUDE_CUDA%;%CUPTI_CUDA%;%PATH%;

deactivate.d / env_vars.bat 内容如下

@set PATH=%OLD_PATH%

问题3：

编译找不到cuda_runtime_api.h

手动在mmdetection-master\mmdet\ops\utils\src\compiling_info.cpp中加上文件的路径，变成：

我也不知道为什么配置了cuda的环境变量之后，系统会找不到这个cuda的头文件。也不理解这个头文件是怎么索引找到的。希望谁知道的话，告知一声，不胜感激。

问题4

编译pycocotools出错，提示

cl: 命令行 error D8021 :无效的数值参数“/Wno-cpp””

有大神已经做好了windows版本的安装包，进入下面链接
https://github.com/philferriere/cocoapi
执行以下命令，将三方库编译Lib\site-packages下。(其实，就是将)

【番外】其实，在这个问题中，不识别/Wno-cpp，只需要将setup.py中的相关项目屏蔽掉旧可以了。见下图

问题5

关于写mmdetection的demo.py

from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result

config_file = './configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py'
checkpoint_file = './checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_20181010-3d1b3351.pth'
# 初始化模型
model = init_detector(config_file, checkpoint_file)
# 测试一张图片
img = 'test.jpg'
result = inference_detector(model, img)
show_result(img, result, model.CLASSES,show=True,out_file='./res.jpg') #这里将结果图片进行保存，其余参数为默认值

问题6

计算机中丢失mspdb140.dll。或者找不到cl.exe大概率是因为计算机中安装vs的时候有，但是没有加入到环境变量中。
-首先从VS安装目录的D:\Program Files (x86)\VS2015_V14\Common7\IDE下，复制四个文件（见下图）。

到这里：D:\Program Files (x86)\VS2015_V14\VC\bin。
-其次，将这个D:\Program Files (x86)\VS2015_V14\VC\bin添加到环境变量path中。
-最后，重启电脑，cmd就能找到相关文件了。