windows10和linux18.04中配置mmhuman3d

分类：动作捕捉
github地址：https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d
所需环境：
Windows10，CUDA11.6，conda 4.13.0，Visual Studio 2017；
Ubuntu18.04，conda22.9.0，CUDA11.4

Windows10配置

一.新建Pytorch基本环境

1.创建并激活环境

conda create -n open-mmlab python=3.8 -y
conda activate open-mmlab

2.安装ffmpeg

conda install ffmpeg

3.安装 PyTorch 全家桶

(CUDA与cudnn没安装的话可以采用之前的¹安装方式。Pytorch选择以下指令在线安装，这会自动适配CUDA11.6，下载最新的Pytorch版本。新版本会改正很多bug，很好地兼容mmlab全家桶。在下面的安装过程中mmlab全家桶也全下载最新版的，以免出现问题后各种查issue，其实大部分issue都是版本问题引起的。)
安装适配CUDA11.6最新版本的Pytorch全家桶(注意：windows上只能下载cpu版本的,gpu版本的pytorch会存在CUDA依赖问题导致无法编译mmhuman3d和mmtrack)

#如果在Windows上安装GPU版本Pytorch在编译mmhuman3d和mmtrack时会报错如下：
d:\anaconda3\envs\test\lib\site-packages\torch\include\pybind11\cast.h(624): error: too few arguments for template template parameter “Tuple”
d:\anaconda3\envs\test\lib\site-packages\torch\include\pybind11\cast.h(717): error: too few arguments for template template parameter “Tuple”

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4.从源码安装 PyTorch3D

请参考这个²。其实直接使用pip安装会更方便，源码构建比较麻烦。只是官网这么写的所以我就源码构建了。直接用pip安装的PyTorch3D理论上应该不会影响后续安装，读者可以一试。

4.1使用git下载PyTorch3D源码包

conda install git
git config --global http.proxy http://127.0.0.1:7890# 简单粗暴直接给git命令开代理，避免下载超时。端口号是clash的默认端口
cd D:\WLm_Project\MotionCatch\Openmmlab\Pytorch3D
git clone https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git # 运行此句前需要开启clash，运行完毕后记得退出clash

4.2手动下载CUB库并解压至本地

下载CUB1.10.0

设置环境变量-系统变量CUB_HOME，确定三连

4.3修改PyTorch3D的setup.py

修改Pytorch3D的setup.py 52行：extra_compile_args = {"cxx": ["-std=c++14"]} 为 extra_compile_args = {"cxx": []}

删除Pytorch3D的setup.py.78行：-std=c++14

4.4安装Pytorch3D

cd D:\WLm_Project\MotionCatch\Openmmlab\Pytorch3D\pytorch3d
python setup.py install

需要编译好一阵子！

说明已经安装完毕了

4.5检验是否安装成功

注意：以下python代码不要本地Pytorch3D路径(Openmmlab\Pytorch3D\pytorch3d)中运行³.以免发生ImportError: cannot import name '_C' from 'pytorch3d'错误。

import pytorch3d
print(pytorch3d.__version__)
from pytorch3d.renderer import MeshRenderer
print(MeshRenderer)
from pytorch3d.structures import Meshes
print(Meshes)
from pytorch3d.renderer import cameras
print(cameras)
from pytorch3d.transforms import Transform3d
print(Transform3d)

import torch
device=torch.device('cuda')
from pytorch3d.utils import torus
Torus = torus(r=10, R=20, sides=100, rings=100, device=device)
print(Torus.verts_padded())

注意：gpu版本才会出现下图，cpu版本因为无法使用CUDA会报错。

二.安装其他的mmlab

2.1-2.4都可以直接安装，读者可以尝试官网教程。但是我是直接从源码构建的。

https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d/blob/main/docs/install.md

2.1 mmcv

打开Anaconda的Powershell Prompt⁴，配置open-mmlab环境的环境变量，输入以下指令：

conda activate open-mmlab
$env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5" # 显卡算力 2080是7.5
$env:MMCV_WITH_OPS = 1 # mmcv默认没有cuda选项，手动改成使用CUDA
$env:MAX_JOBS = 8  # 基于电脑内核，我是12核，给定最大8线程

回到Anaconda的Powershell Prompt，安装mmcv⁵：

cd D:\WLm_Project\MotionCatch\Openmmlab\mmcv
# git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git -b v1.5.3
git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git # 获取当前版本2.0.1
cd mmcv
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.2 mmdetection

cd D:\WLm_Project\MotionCatch\Openmmlab\mmdetection
# git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git -b v2.25.1
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git# 安装最新版本mmdet3.1.0
cd mmdetection
pip install -r requirements/build.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -v -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.3 mmpose

cd D:\WLm_Project\MotionCatch\Openmmlab\mmpose
# git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose.git -b v0.28.1
git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose.git# 安装最新版本mmpose1.1.0
cd mmpose
git config --global --unset http.proxy # 取消之前的git代理设置，不然requirements下载不完全
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -v -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.4 mmtrack

cd D:\WLm_Project\MotionCatch\Openmmlab\mmtracking
# git clone https://github.com/open-mmlab/mmtracking.git -b v0.13.0
git clone https://github.com/open-mmlab/mmtracking.git# 安装最新版本0.14.0
cd mmtracking
pip install -r requirements/build.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -v -e .  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # or "python setup.py develop"

提示scipy版本冲突，但是mmtrack0.14.0安装上了。冲突问题可暂时不考虑，以后跑代码时出现问题再说。

三.安装mmhuman3d

# ！！！！！！！！！！！！！！此部分指令不要输入进conda 这是错的
cd D:\WLm_Project\MotionCatch\Openmmlab\mmhuman3d
git clone https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d.git
cd mmhuman3d
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -v -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  # or "python setup.py develop"

这会出现错误：picklebufobject.obj : error LNK2005: PyPickleBuffer_GetBuffer 已经在 python38.lib(python38.dll) 中定义 build\lib.win-amd64-cpython-38\pickle5\_pickle.cp38-win_amd64.pyd : fatal error LNK1169: 找到一个或多个多重定义的符号 error: command 'C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio\\2017\\Community\\VC\\Tools\\MSVC\\14.16.27023\\bin\\HostX86\\x64\\link.exe' failed with exit code 1169

这个是没法解决的，我在这里找到了这个issue⁶。意思是pickle5三年前就没人维护了，建议删除pickle5，因为会阻止mmhuman3d在windows上的安装(pickle5没法编译所以mmhuman3d安装就会中断)。

显然作者团队也已经注意到这个问题⁷,并且画饼会给出解决方案，然而过去了一年没消息。

这个是找到的修改策略⁸，是别人的改进方式，但是官方还没有拉到自己仓库中。我直接克隆了这个仓库，尝试后发现可以正常在windows中安装mmhuman3d。相对于官方仓库而言，他改了以下四个文件(直接取消了对pickle5的调用)

安装指令如下：

cd D:\WLm_Project\MotionCatch\Openmmlab\mmhuman3d
git clone https://github.com/Wei-Chen-hub/mmhuman3d.git# 安装Wei-Chen-hub给出的mmhuman3d-0.11.0修改版本
cd mmhuman3d
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -v -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  # or "python setup.py develop"

成功安装mmhuman3d0.11.0

升级某个库时，首先pip uninstall将其卸载。然后删掉源码文件夹从新git。重新执行安装requirments的依赖和setup的安装指令。

# git config --global http.proxy http://127.0.0.1:7890
# git config --global --unset http.proxy 
# 试图在windows gpu pytorch上安装MMhuman3d所做的一些尝试：
# 卸载
 pip uninstall torch torchvision torchaudio  -y
 
 # windows cpu pytorch(2.0.1) 无cudatoolkit：完美安装
 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

 # windows gpu pytorch(1.13.1) 无cudatoolkit：不可安装
 pip install torch-1.13.1+cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl
 pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
 
 # windows gpu pytorch(2.0.0) cudatoolkit(11.8)：不可安装
 conda install cudatoolkit=11.8
 cd D:\WLm_Project\MotionCatch\Openmmlab
 pip install torch-2.0.0+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 pip install torch==2.0.0+cu117 torchvision==0.15.1+cu117 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 
 
 # windows gpu pytorch(1.10.1) cudatoolkit(11.3)：不可安装
 conda install cudatoolkit=11.3
 pip install torch-1.10.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl
 pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

 # mmhuman3d安装指令
 cd D:\WLm_Project\MotionCatch\Openmmlab\mmhuman3d\mmhuman3d
 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 pip install -v -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Linux中的OpenMMlab全家桶的安装

在linux下安装OpenMMlab全家桶非常简单，也不会遇到什么大问题。windows10中最令人头疼的pickle5和编译器问题在Ubuntu18.04中并不是问题。因为OpenMMlab就是针对linux开发的。

同样，从源码构建的方式，升级需要先pip uninstall卸载相应的包，再删除源码文件夹重新后git并编译。

# 创建环境
conda create -n OpenMMlab python=3.7 -y
conda activate OpenMMlab

#ffmpeg
conda install ffmpeg -y

#pytorch全家桶
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -y

# pytorch3D
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath -y
conda install -c bottler nvidiacub -y
conda install pytorch3d -c pytorch3d

# mmcv
cd
mkdir OpenMMlab/mmcv
cd  OpenMMlab/mmcv
git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git 
cd mmcv
pip install -r requirements.txt 
MMCV_WITH_OPS=1 pip install -e . 

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

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

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

# mmhuman3D
cd
mkdir OpenMMlab/mmhuman3D
cd OpenMMlab/mmhuman3D
git clone https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d.git
cd mmhuman3d
pip install -r requirements.txt 
pip install -v -e . 

以下是安装完成后的截图：

mmcv

mmdet

mmpose

mmtrack

mmhuman3D

参考链接

1.win10中CUDA cundnn pytorch环境搭建记录
2.在windows中安装Pytorch3D
3.ImportError: cannot import name ‘_C’ from ‘pytorch3d’
4.Windows10下面安装MMCV全过程图文详解
5.【OpenMMLab全家桶】Win10编译配置教程
6.呼吁移除pickle5
7.pickle5有何作用
8.其他作者fork的代码，但是mmhuman3d团队暂时没有归并到自己repo中