（B2）CenterNet环境配置-3090-pytorch1.9-cuda11.1（xingyizhou）

CenterNet环境配置-3090-pytorch1.9-cuda11.1（xingyizhou）

参考资料
ori_pytorch0.4.0
based_pytorch1.2
official_xingyizhou

说明
我的显卡是3090，所以环境配置有些地方进行了必要调整

配置环境

cd $CenterNet_ROOT/data
git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI
make
python setup.py install --user

conda create -n test python=3.7

# conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# 进入下载的centernet文件
pip install -r requirements.txt

这一步是中途做的测试，对应 conda install pytorch1.2.0 torchvision0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
后面转用 torch1.9 环境，对应的DCNv2下载地址

cd src/lib/models/networks/DCNv2
./make.sh

可能需要更新的安装包，不确定，因为环境改过好几次。

pip install scipy
pip install future
pip install tqdm
pip install opencv-python
pip install matplotlib
pip install --upgrade numpy

测试代码是否work（这一步还有问题TBD）

python main.py --task ctdet --exp_id coco_resdcn18 --arch resdcn_18 --batch_size 114 --master_batch 18 --lr 5e-4 --gpus 0 --num_workers 1

说明×
以下内容，只是解决bug中途的失败尝试，conda配置 不可~~~
pytorch代码对应的pytorch版本为1.7.0，cuda为11.0，cudnn为8.0.5

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch

测试配置是否成功的代码⭐

python -c "import torch;print(torch.__version__);print(torch.version.cuda);print(torch.backends.cudnn.version())"
python -c "import torch;print(torch.cuda.is_available()); print(torch.zeros(1).cuda())"