已经装好的Anaconda,创建一个环境,用于学习和练习
# find the python version installed
python --version
# create new env named "pytorch"
conda create -n pytorch python=3.8.8
# To activate this environment, use
conda activate pytorch
# To deactivate an active environment, use
conda deactivate
先把conda的源换成清华的:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
然后去pytorch官网选一下软件版本,获得一条下载链接
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
把最后的-c pytorch
去掉,这表示从官网下载,然后等待下载安装结束。
然后准备Jupyter Notebook
# install related libs
conda install jupyter
# open it
jupyter notebook
最近项目需求要研究一下CenterNet,根据它的要求配置了环境,发现自己电脑驱动版本太高了,用不了,重装驱动后又新建了环境记录如下:
基础环境 Ubuntu20 + anaconda
根据centerNet的install.md
的指示,创建一个conda环境,基于python3.6
conda create --name CenterNet python=3.7
# And activate the environment.
conda activate CenterNet
安装 pytorch0.4.1 1.10 :
conda install pytorch=1.10.0 torchvision
# 默认安装的是 py3.7_cuda11.3_cudnn8.2.0_0,不知道与11.1的cuda是否兼容
安装COCOAPI:
# COCOAPI=/path/to/clone/cocoapi
git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git $COCOAPI
cd $COCOAPI/PythonAPI
make
python setup.py install --user
安装一些依赖Install the requirements
pip install -r requirements.txt
下载源码和模型,模型找一找国内朋友分享的
CenterNet_ROOT=/path/to/clone/CenterNet
git clone https://github.com/xingyizhou/CenterNet $CenterNet_ROOT
以上都没啥问题,直到安装DCNv2,会提示找不到cuda的头文件 第一遍的时候没有装好驱动,重装驱动后可以找到cuda,但会有一些其它的报错。
cd $CenterNet_ROOT/src/lib/models/networks/DCNv2
./make.sh
#出问题主要在这里,换用pytorch1.x的版本后,DCN的很多版本不匹配,需要找一个能用的。最终测试下来找到能用的版本是:
git clone https://github.com/lbin/DCNv2.git -b pytorch_1.9
# 另外可以参考的版本 https://github.com/tteepe/DCNv2,我这里会报错
error: ‘THFloatBlas_gemv’ was not declared in this scope
于是要在该环境里配置适用的cuda配件,查看了model_zoo.md
的介绍,里面开头说
The experiments are run with pytorch 0.4.1, CUDA 9.0, and CUDNN 7.1.
那我们就照着它的配就行了。先看看环境里能装的版本有啥:
conda search cudatoolkit
conda install cudatoolkit # 默认是11.3版本
#find cudnn version
conda list |grep pytorch
pytorch 1.10.0 py3.7_cuda11.3_cudnn8.2.0_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
conda search cudnn
conda install cudnn #默认是8.2.1