PaddleSeg飞桨高性能图像分割开发套件，端到端地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。

PaddleSeg中集成了很多分割模型算法。
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/2.4/README_CN.md

产品矩阵如下图所示

接下来详细说明安装PaddleSeg的过程和遇到的一些问题。

安装Paddle

需要根据cuda版本选择合适的paddle版本。

查看cuda版本号

1. nvcc -V
2. cat /usr/local/cuda/version.txt

注意：网上还有一种利用nvidia-smi查看cuda版本号，但是这个命令显示的是nvidia显卡最高支持的cuda版本，因此用这个命令查询到的并不是运行时的cuda版本号。

安装paddle

以安装cuda版本11.2适配的paddle为例。

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

检查paddle是否安装成功

# 在您的Python解释器中确认PaddlePaddle安装成功
python
>>> import paddle
>>> paddle.utils.run_check()

# 确认PaddlePaddle版本
python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"

# 如果命令行出现以下提示，说明PaddlePaddle安装成功
# PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.

遇到的问题

paddle.utils.run_check()
这个命令虽然报了success，但是我出现了警告。
W1125 18:48:08.316130 3327857 parallel_executor.cc:642] Cannot enable P2P access from 7 to 6

大概意思是多卡出现了问题。
我怀疑是因为当前服务器多卡有其他程序正在占用，所以会报这个警告。等服务器多卡空闲的时候再试一试。

安装PaddleSeg

pip install paddleseg

下载PaddleSeg代码

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

安装PaddleSeg依赖

pip install -r requirements.txt

确认环境安装成功

执行下面命令，并在PaddleSeg/output文件夹中出现预测结果，则证明安装成功

python predict.py \
       --config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml \
       --model_path https://bj.bcebos.com/paddleseg/dygraph/optic_disc/bisenet_optic_disc_512x512_1k/model.pdparams\
       --image_path docs/images/optic_test_image.jpg \
       --save_dir output/result

遇到的问题

遇到了一些警告，说我安装的paddle适配的cudnn应该是8.1，但是现在机器中安装的cudnn版本是8.0，这可能会带来一些问题。

但是在PaddleSeg/output中已经出现了预测结果，表示可以正常使用。出现的只是一个警告，我就不管他了。

跑通SegFormer模型

训练的命令

在这里插入代码片export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 设置1张可用的卡

**windows下请执行以下命令**
**set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0**
python train.py \
       --config configs/segformer/segformer_b5_cityscapes_1024x1024_160k.yml \
       --do_eval \
       --use_vdl \
       --save_interval 500 \
       --save_dir output

参数

segformer_b5_cityscapes_1024x1024_160k.yml

重点参数说明：

1. 在PaddleSeg的配置文件给出的学习率中，除了"bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml"中为单卡学习率外，其余配置文件中均为4卡的学习率，如果用户是单卡训练，则学习率设置应变成原来的1/4。
2. 在PaddleSeg中的配置文件，给出了多种损失函数：CrossEntropy Loss、BootstrappedCrossEntropy Loss、Dice Loss、BCE Loss、OhemCrossEntropyLoss、RelaxBoundaryLoss、OhemEdgeAttentionLoss、Lovasz Hinge Loss、Lovasz Softmax Loss，用户可根据自身需求进行更改。

_base_: '../_base_/cityscapes_1024x1024.yml'

batch_size: 1
iters: 160000

model:
  type: SegFormer_B5
  num_classes: 19
  pretrained: https://bj.bcebos.com/paddleseg/dygraph/mix_vision_transformer_b5.tar.gz

optimizer:
  _inherited_: False
  type: AdamW
  beta1: 0.9
  beta2: 0.999
  weight_decay: 0.01

lr_scheduler:
  type: PolynomialDecay
  learning_rate: 0.00006
  power: 1

loss:
  types:
    - type: CrossEntropyLoss
  coef: [1]

test_config:
    is_slide: True
    crop_size: [1024, 1024]
    stride: [768, 768]

在文件的第一行，还看到了一个配置文件“cityscapes_1024x1024.yml”，找到这个文件，更改数据集的配置。

cityscapes_1024x1024.yml

_base_: './cityscapes.yml'

train_dataset:
  transforms:
    - type: ResizeStepScaling
      min_scale_factor: 0.5
      max_scale_factor: 2.0
      scale_step_size: 0.25
    - type: RandomPaddingCrop
      crop_size: [1024, 1024]
    - type: RandomHorizontalFlip
    - type: RandomDistort
      brightness_range: 0.4
      contrast_range: 0.4
      saturation_range: 0.4
    - type: Normalize

val_dataset:
  transforms:
    - type: Normalize

第一行，还有一个配置文件“cityscapes.yml”，找到这个文件。

cityscapes.yml

dataset_root: 指明了数据集的路径，根据自己存放的数据集地址，将这个地方改成正确的地址。
（注意，dataset_root有两处，一个是在train_dataset下，一个是在val_dataset下）

batch_size: 2
iters: 80000

train_dataset:
  type: Cityscapes
  dataset_root: data/cityscapes
  transforms:
    - type: ResizeStepScaling
      min_scale_factor: 0.5
      max_scale_factor: 2.0
      scale_step_size: 0.25
    - type: RandomPaddingCrop
      crop_size: [1024, 512]
    - type: RandomHorizontalFlip
    - type: RandomDistort
      brightness_range: 0.4
      contrast_range: 0.4
      saturation_range: 0.4
    - type: Normalize
  mode: train

val_dataset:
  type: Cityscapes
  dataset_root: data/cityscapes
  transforms:
    - type: Normalize
  mode: val


optimizer:
  type: sgd
  momentum: 0.9
  weight_decay: 4.0e-5

lr_scheduler:
  type: PolynomialDecay
  learning_rate: 0.01
  end_lr: 0
  power: 0.9

loss:
  types:
    - type: CrossEntropyLoss
  coef: [1]

可视化

当打开use_vdl开关后，PaddleSeg会将训练过程中的数据写入VisualDL文件，可实时查看训练过程中的日志。记录的数据包括：

1. loss变化趋势
2. 学习率变化趋势
3. 训练时间
4. 数据读取时间
5. mean IoU变化趋势（当打开了do_eval开关后生效）
6. mean pixel Accuracy变化趋势（当打开了do_eval开关后生效）

使用如下命令启动VisualDL查看日志

**下述命令会在127.0.0.1上启动一个服务，支持通过前端web页面查看，可以通过--host这个参数指定实际ip地址**
visualdl --logdir output/

多卡训练

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 # 设置4张可用的卡
python -m paddle.distributed.launch train.py \
       --config configs/segformer/segformer_b5_cityscapes_1024x1024_160k.yml \
       --do_eval \
       --use_vdl \
       --save_interval 500 \
       --save_dir output

或者用os命令在python文件中设置

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1,2'

遇到的问题

设置了“export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3”多卡跑，就会不断地报错

server not ready, wait 3 sec to retry…
not ready endpoints:[‘0.1.68.146:38149’, ‘0.1.68.146:35087’, ‘0.1.68.146:56455’]
server not ready, wait 3 sec to retry…
not ready endpoints:[‘0.1.68.146:38149’, ‘0.1.68.146:35087’, ‘0.1.68.146:56455’]

如果不设置“export CUDA_VISIBLE_DEVICES”，还是会报错，我怀疑是因为其他卡有别的进程在占用