Superpoint复现过程——踩坑实录分享

代码来自GitHub，搜索superpoint即可下载。
2022.5.10

环境配置

Anaconda虚拟环境下，下载相关包

python 3.6
tensorflow-gpu1.14
numpy
scipy
opencv-python3.4.2.16
opencv-contrib-python3.4.2.16
tqdm
pyyaml
flake8
jupyter
cudatoolkit ==10.0
cudnn ==7.6.5

自建settings文件夹，其中包含：DATA_PATH 和 EXPER_PATH。
2022.6.2
在第一步训练时，大家应该会遇到一个问题如下（没有请忽略）：

 Executor failed to create kernel. Invalid argument: Default MaxPoolingOp only supports NHWC on device type CPU
[[{{node magicpoint/train_tower0/vgg/pool1/MaxPool}}]]

在GitHub上rpautrat大神是这样说的：由于您仅使用 CPU，因此操作 MaxPoolingOp 仅适用于最后具有通道尺寸的张量。data_format: 'channels_last'您可以通过在文件中添加参数来解决此问题configs/magic-point_shapes.yaml。
小弟试过了，没有用。我是这样解决的：

这似乎是tensorflow-gpu的问题，1.14版本绝对够用，但是当我在虚拟环境下运行：
python3
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

终端显示False,为此我重新安装了他，我不知道是什么原因，我先后使用pip install 和conda install分别安装了tf-gpu=1.14,结果显示true.然后打开程序运行：it is Ok!

 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 TMPDIR=/tmp/ python3 experiment.py train configs/magic-point_shapes.yaml magic-point_synth

6.6
（奇怪！几天没动它，进行第二步利用第一步训练的权重对数据集进行自标注时，又报了找不到GPU的错误，又重新装了一遍！！！）
！！！错误频出，不过网上都能找到解决方法。
第二步，已经训练了22小时了！！！

相关步骤请参考：link
这里只做相关补充或者填坑！

未完待续！