CenterNet复现

CenterNet 复现

1 代码加载

github

安装步骤

1.1 安装COCOAPI

安装步骤中报错，但是直接检验发现系统配置过，不用自己再安装

1.2 编译报错

cuda没有配置好

ls -l /usr/local | grep cuda  # 查看linux中的cuda安装位置及版本

# 因为用的zsh所以配置zsh，反之配置bash
vim ~/.zshrc
source ~/.zshrc

# zsh中添加路径（cuda版本记得匹配）
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

编译成功

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2 运行代码

下载pth文件

问题1：xxx.so: undefined symbol: __cudaRegisterFatB inaryEnd

cuda和torch版本不匹配，一开始试图避免配置 torch 0.4.1 的环境，但发现不可避免，所以配置吧！执行命令：

conda install pytorch=0.4.1 cuda92 -c pytorch  # 配置torch0.4.1+cuda9.2

验证是否配置成功torch和cuda版本：

python -c "import torch;print(torch.__version__)"  # 查看torch版本
python -c "import torch;print(torch.version.cuda)"  # 查看cuda版本

（超赞！成功！！）

问题2：cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

num_ workers 的参数降低，即降低多进程的数目
显卡数量增多

DCNv2 这是实现什么功能？

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补充想到的内容（不太重要）

本地文件上传服务器

1、配置 MobaXterm，直接拖到对应文件夹
2、

linux下删除文件真的不要太方便，呵呵哈哈哈

下载cuda

1、官网下载 .run文件

比较适合本地linux环境

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

2、conda虚拟环境中配置

conda install pytorch=0.4.1 cuda92 -c pytorch

.pyx的使用

cd xx  # xx指的对应文件夹
make