猿创征文|目标检测算法框架之ubuntu16.04安装mmdetection库

• ​一，前言​

• ​​1.1，更新 pip 和 conda下载源​​
• ​​1.2，查看 conda 和 pip 版本​​

• ​​二，MMDetection 简介​​
• ​三，MMDetection 安装​

• ​​3.1，依赖环境​​
• ​3.2，安装过程记录​

• ​​1，安装操作系统+cuda​​
• ​​2，安装 Anconda3​​
• ​​3，安装 pytorch-gpu​​
• ​​4，安装 mmdetection​​

• ​​参考资料​​

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一，前言

1.1，更新 pip 和 conda下载源

在下载安装好 ​​python3+pip​​​ 或 ​​anconda3​​​ 的基础上，建议更新为清华/阿里镜像源（默认的 ​​pip​​​ 和 ​​conda​​下载源速度很慢）。

1，​​pip​​** 更新下载源为清华源的命令**如下:

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2，​​conda​​** 更新源的方法：**

各系统都可以通过修改用户目录下的 ​​.condarc​​​ 文件。​​Windows​​​ 用户无法直接创建名为 ​​.condarc​​​ 的文件，可先执行 ​​conda config --set show_channel_urls yes​​​ 生成该文件之后再修改​​.condarc​​ 文件内容如下:

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

1.2，查看 conda 和 pip 版本

root# conda --version
conda 22.9.0
root# pip --version
pip 20.2.4 from /opt/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/pip (python 3.8)

二，MMDetection 简介

​​MMDetection​​​ 是一个基于 ​​PyTorch​​​ 的目标检测开源工具箱。它是 ​​OpenMMLab​​​ 项目的一部分。主分支代码目前支持 ​​PyTorch 1.5​​ 以上的版本。主要特性为：

• 模块化设计
• 丰富的即插即用的算法和模型
• 速度快
• 性能高

更多详情请参考 ​​MMDetection 仓库 README​​。

三，MMDetection 安装

3.1，依赖环境

• 系统：首选 Linux，其次 ​​macOS​​​ 和 ​​Windows​​（理论上支持，实际安装需要踩很多坑）
• ​​Python 3.6+​​
• 首选 CUDA 11.3+、其次推荐 CUDA 9.2+
• 首选 Pytorch 1.9+，其次推荐 PyTorch 1.3+
• ​​GCC 5+​​
• ​​MMCV​​

3.2，安装过程记录

1，安装操作系统+cuda

我是在 ​​docker​​​ 容器中安装和进行深度学习算法开发的，其操作系统、​​cuda​​​、​​gcc​​ 环境如下：

2，安装 Anconda3

官网下载 ​​Anconda3 linux 安装脚本​​​，并安装 ​​Anconda3​​​（很好装一路 ​​yes​​​ 即可），并使用 ​​conda​​ 新建虚拟环境，并激活虚拟环境进入。

conda create -n mmlab python=3.8 -y # 创建 mmlab 的虚拟环境，其中python解释器版本为3.8(python3.9版本不行,没有pytorch_cuda11.0版本)
conda activate mmlab # 激活虚拟环境进入

虚拟环境安装成功后的部分过程截图如下所示：

如果你激活虚拟环境出现如下所示错误。

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
To initialize your shell, run

    $ conda init <SHELL_NAME>

Currently supported shells are:
  - bash
  - fish
  - tcsh
  - xonsh
  - zsh
  - powershell

See 'conda init --help' for more information and options.

IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.

可通过以下命令重新激活 ​​conda​​​ 环境，即可解决问题

source ~/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh # anaconda3 的安装路径有可能不一样，自行修改
conda activate mmlab

3，安装 pytorch-gpu

首选安装 ​​pytorch-gpu​​ 版本，如果是在线安装命令如下**。**

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

官网命令的 cuda11.0 的 torchaudio==0.7.2 版本不存在，故去除。

安装过程信息（记得检查 ​​pytorch​​​ 版本是 ​​cuda11.0​​ 的）截图如下：

安装成功后，进入 ​​python​​ 解释器环境，运行以下命令，判断 pytorch-gpu 版本是否安装成功。

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.cuda.device_count()
2
>>>

同时可通过以下命令查看 ​​CUDA​​​ 和 ​​PyTorch​​ 的版本

python -c 'import torch;print(torch.__version__);print(torch.version.cuda)'

总的来说，​​pytorch​​​ 等各种 ​​python​​ 包有离线和在线两种方式安装：

• 在线：​​conda/pip​​​ 方法安装是这种方式实际测试下来可能会有问题，需要自己肉眼检查安装的版本是否匹配。
• 离线：浏览器下载安装包，然后通过 ​​pip​​​ 或者 ​​conda​​ 方式离线安装。

• ​​pip​​ 可浏览器下载各种 ​​pytorch​​ 版本的二进制安装包，到本地安装（​​pip install *.whl​​）。
• 浏览器下载对应版本压缩包，然后 ​​conda install --offline pytorch压缩包的全称（后缀都不能忘记）​​

不通过浏览器下载 whl 包，而是 ​​pip install ``https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch-1.7.1%2Bcu110-cp39-cp39-linux_x86_64.whl​​ 方式可能会有很多问题，比如网络问题可能会导致安装失败。

WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by ‘NewConnectionError(’<pip._vendor.urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7f74f60d6760>: Failed to establish a new connection: [Errno 101] Network is unreachable’)': /whl/cu110/torch-1.7.1%2Bcu110-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

或者下载到一半的网络连接时常超过限制。

pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host=‘download.pytorch.org’, port=443): Read timed out.

4，安装 ​​mmdetection​​

不建议安装 cpu 版本，因为很多算子不可用，其次截止到2022-11-3日，macos 系统 cpu 环境的 ​​mmdet.apis​​ 是不可用的。

建议使用 ​​MIM​​​ 来自动安装 ​​MMDetection​​​ 及其相关依赖包-​​mmcv-full​​ 。

pip install openmim # 或者 pip install -U openmim
mim install mmdet

参考资料

• ​​mmdetection​​​ 和 ​​pytorch​​ 官网
• ​​https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html​​