liunx安装open-mmlab教程

目录

01.mmlab界面

02. 重重之重

03.虚拟环境

04.进入创建的虚拟环境

05.查看服务器或者电脑安装的CUDA版本

 06. 进入pytorch官网 找到对应torch下载命令:

 07.安装MMdetection

 08 测试是否安装成功


官方文档

1.官方文档-open mmlab

    open mmlab-GitHub

2. 官方文档0-MMdetection

    MMdetection-GitHub

3.官方文档-MMCV

   MMCV-GitHub

4. 官方文档-不得不知的MMDetection学路线

简洁步骤:

conda create -n openmmlab python=3.7 -y
conda activate openmmlab
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch -y

# install the latest mmcv 注意安装mmcv-full时cuda和torch的版本一定要对应
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html

# install mmdetection
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .
 

01.mmlab界面

liunx安装open-mmlab教程_第1张图片        阅读README.MD和requirements.txt文件。

        MMDetection是MMLab家族的一员,是由香港中文大学和商汤科技共同推出的,以一个统一的架构支撑了15个大方向的研究领域。MMDetection依赖Pytorch和MMCV,因此安装之前需要先安装这两个库。

liunx安装open-mmlab教程_第2张图片

02. 重重之重

        恶魔男朋友再三叮嘱代码首先要看README.MD和rurequirements.txt,嘤嘤嘤

        在README.MD中找到下边界面,点击红色框查看安装步骤。liunx安装open-mmlab教程_第3张图片

03.虚拟环境

创建一个conda虚拟环境mmdetection,命令以及实践如下

conda create -n mmdetection python=3.8

liunx安装open-mmlab教程_第4张图片

04.进入创建的虚拟环境

conda activate mmdetection

05.查看服务器或者电脑安装的CUDA版本

        因为需要在mmcv中安装对应的Pyroych版本才可以,不然没有对应的安装命令,那就太惨喽。注意我的CUDA的版本为11.3

nvcc -V

或者 nvcc -version

liunx安装open-mmlab教程_第5张图片

 在mmcv的README中可以查看CUDA与对应的Pytorch版本。11.3版本的CUDA可以安装1.11与1.10版本的torch。

liunx安装open-mmlab教程_第6张图片

 06. pytorch官网 下载

  找到对应torch下载命令:注意可以不安装torchaudio,同时把-c pytorch命令去掉,因为加上安装不成功,不听话的孩子不是好孩子;不指定pytorch版本则默认为最新版本,此处安装的是pytorch1.11.0版本。

liunx安装open-mmlab教程_第7张图片

liunx安装open-mmlab教程_第8张图片

 在torch官网的GET Started中的Previous Pytorch Versions可以查看以前版本的安装命令。

liunx安装open-mmlab教程_第9张图片

 查看pytorch是否安装

conda list

 07.安装MMdetection

        MMCV有两mmcv-full和mmcv两个版本,两者差别在于是否包含CUDA操作,如果不需要使用CUDA可以安装mmcv,不过官方还是推荐安装完整版的mmcv-full,如果处于服务器这类无法联网的环境,可以参照官方说明使用源码安装。

7.1第一种方式 自动安装这是官网推荐的

pip install openmim
mim install mmdet

 7.2 第二种方式:手动安装

        首先需要安装mmcv,主要mmcv与mmcv-full只能安装一个,建议安装mmcv-full更好。下边的界面是截取的官网教程,071介绍如何找寻并复制这个命令。

liunx安装open-mmlab教程_第10张图片

  7.2.1  进入mmcv官网  复制对应的命令

liunx安装open-mmlab教程_第11张图片

         在这最好指定mmcv-full的版本,不要跟下边一下默认版本,因为在验证的时候会出bug,你会头大的,所以还是不要偷懒哦!不过你跟我一样删除了也没有关系,最后我给出了解决方案,这个解决方案找的我好费劲啊!!!!!

         上边是在liunx系统执行的命令以及执行过程以及结果显示,显示上边界面则表示安装成功。终于成功啦,坚持不懈的小刺猬,你真是太棒啦啦啦啦啦。呱唧呱唧,继续吧。

        7.2.2接着安装MMdetection,下边是截取的官网的教程

liunx安装open-mmlab教程_第12张图片

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git

如果已经在本地下载了mmdetection这个代码,则在终端不需要输入这个命令。如果没有下载则需要执行这个。我已经将代码下载并同步到服务器,则不需要执行前两行代码。直接执行第三行第四行代码即可。

        如果直接在 虚拟环境中执行pip install -r requirements/build.txt这个命令,则会报错会找不到这个命令。如下图,

        因此我们需要用cd命令先进入上边提及的克隆代码根目录,然后在输入这个命令就成功了。

         然后执行第四行代码即可,如下

 08 测试是否安装成功

        验证时需要先配置好文件,首先进入mmdetection-master/demo中找到需要执行的py文件也就是image_demo.py这个文件。修改这个文件中的参数配置。

 1. image需要改成验证的文件路径;

 2. config参数需要在mmdetection-master/config中找到你想要用的模型。

3. checkpoint需要换在mmdetection官网中 找到config中的模型,进入readme可以看见

4. download中的model,就是对应模型的权重。下载下来,放到你的demo中。

liunx安装open-mmlab教程_第13张图片

进入mmdetection-master根目录下,执行

python demo/image _demo.py

liunx安装open-mmlab教程_第14张图片

在执行的时候可能会遇见问题如下:

liunx安装open-mmlab教程_第15张图片         解决方案请移步我的解决方案  查看解决。

         解决后基本上就可以执行了。完美,你太棒了。又是收获满满的一次。冲冲

你可能感兴趣的:(MMLab,python,virtualenv)