OpenPCDet详细安装指南+单/多GPU训练演示

OpenPCDet详细安装指南+单/多GPU训练演示

    • 前言
    • 个人环境一览
      • 安装环境
      • 安装的各版本
    • 1. 创建conda虚拟环境
    • 2. 安装PyTorch
    • 3. 安装spconv
    • 4. 安装PCDet
    • 5. 训练
      • 单GPU训练
      • 多GPU训练

前言

本人总共花了两个晚上+一个下午安装,中间因为各种版本错误、版本不兼容报各种奇奇怪怪的错,遂记录下来,也希望对想要安装PCDet的朋友有所帮助。如果你的版本和我有所出入,没关系,跟着我的过程选择适合自己的版本;如果你的cuda版本正是11.1,可以无脑跟着我的过程来。
查看cuda版本:用nvcc -Vnvcc --version

个人环境一览

安装环境

操作系统:ubuntu 16.04.1 x86_64
CUDA驱动:11.1

安装的各版本

Python=3.8
torch=1.8.1+cu111
torchvision=0.9.1+cu111
torchaudio=0.8.1
spconv=cu111

1. 创建conda虚拟环境

  1. conda create -n your-env-name python=3.8

    Python版本很重要:spconv2要求python版本>=3.6 < 3.9,PCDet要求python版本>=3.8。所以最后我只能选择3.8。

  2. 进入创建好的conda虚拟环境:conda activate your-env-name

如果需要退出当前conda虚拟环境:conda deactivate
如果需要删除某个conda虚拟环境:conda remove -n your-env-name --all

2. 安装PyTorch

  1. 确保进入conda虚拟环境后,输入:pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
  2. 安装结束后,输入:python,进入python环境
  3. import torch
  4. 输入torch.cuda.is_available(),如果返回true,则说明PyTorch安装成功。

如果需要寻找其他版本,可以到PyTorch官网:PyTorch历史版本。在该页面使用快捷键ctrl+f寻找目的版本。

3. 安装spconv

  1. 输入:pip install spconv-cu111
  2. 安装结束后,输入:python,进入python环境
  3. import spconv,如果import成功,则说明安装成功。

如果需要其他版本,可以到spconv官网:spconv
OpenPCDet详细安装指南+单/多GPU训练演示_第1张图片

4. 安装PCDet

OpenPCDet GitHub官方

  1. git clone https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.git
  2. cd OpenPCDet
  3. pip install -r requirements.txt
  4. python setup.py develop
  5. 安装没有报错后,输入python,进入python环境
  6. import pcdet,如果import成功,说明安装成功。

5. 训练

单GPU训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pv_rcnn.yaml

多GPU训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pv_rcnn.yaml --launcher pytorch

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