ubuntu16.04安装Detectron教程及解决方案

青旅半醒 2022-04-03 09:44 431阅读 0赞

**本博客介绍了如何安装Detectron，其依赖项（包括Caffe2）和COCO数据集。**

**安装前所需知道的知识：**

**a、Detectron运营商目前没有CPU实施; 需要GPU系统。**

**b、caffe2 已经集成到pytorch1.0中，所以框架我们直接安装pytorch即可。**

**c、Detectron已经过CUDA 8.0和cuDNN 6.0.21的广泛测试，不过cuda其他版本也是可以的，比如cuda9.**

**d、首先先保证已经安装了cuda与cudnn,若是没安装，先安装这些。**

**e、官方教程链接：**[https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/INSTALL.md][https_github.com_facebookresearch_Detectron_blob_master_INSTALL.md]

### **1、创建独立conda虚拟环境变量** ###

conda create -n detectron  (detectron为虚拟环境的名字,名字随便取)

### 2、激活环境变量 ###

source activate detectron

### **3、安装caffe2** ###

首先安装相关的依赖项目：

sudo apt-get update
    sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
          build-essential \
          git \
          libgoogle-glog-dev \
          libgtest-dev \
          libiomp-dev \
          libleveldb-dev \
          liblmdb-dev \
          libopencv-dev \
          libopenmpi-dev \
          libsnappy-dev \
          libprotobuf-dev \
          openmpi-bin \
          openmpi-doc \
          protobuf-compiler \
          python-dev \
          python-pip                          
    pip install --user \
          future \
          numpy \
          protobuf \
          typing \
          hypothesis

然后继续：

# for Ubuntu 14.04
    sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
          libgflags2 \
          cmake3
    # for Ubuntu 16.04
    sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
          libgflags-dev \
          cmake

因为caffe2已经集成到pytorch1.0中，所以直接安装pytorch:

conda install pytorch torchvision -c pytorch

漫长等待，安装。

![20181221161116881.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NvbXdheV9MaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

**注：若此处安装的时候出现solving enviroment failure,可以试试添加一些镜像源到anaconda里面去，**

**添加清华镜像源命令：**

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --set show_channel_urls yes
    conda info

### 4、测试是否安装成功 ###

# To check if Caffe2 build was successful
    python -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"
    
    # To check if Caffe2 GPU build was successful
    # This must print a number > 0 in order to use Detectron
    python -c 'from caffe2.python import workspace; print(workspace.NumCudaDevices())'

显示出结果为：Succes则成功，否则失败。

若为Failure，则：激活环境后，进入python编辑，输入：

from caffe2.python import core

看会出现什么问题。我出现了几个问题，解决如下，若出现其他问题，就需要想办法解决了。

**a、ModuleNotFoundError: No module named 'google'，如 下图所示：**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NvbXdheV9MaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

** 解决办法： **

pip3 install google
    
    conda install protobuf

**b、 ModuleNotFoundError: No module named 'past'，**

**解决办法：**

conda install future

博主试了pip3 install future   可是还是报错，直至用conda安装才不会报错，conda安装的future是0.16.0版本。pip3安装的是0.07.1版本，不知为何？我猜应该是要特定的版本吧。

### 5、安装其他依赖项 ###

安装coco api

# COCOAPI=/path/to/clone/cocoapi
    git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git $COCOAPI
    cd $COCOAPI/PythonAPI
    # Install into global site-packages
    make install
    # Alternatively, if you do not have permissions or prefer
    # not to install the COCO API into global site-packages
    python setup.py install --user

注：\#号为注释，不用管。其中进行 git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git $COCOAPI操作时，$COCOAPI是代指路径，注释中$COCOAPI路径我们可以随便改，你要把coco api安装到那个路径。这个路径随便用个路径就行。后面的$COCOAPI也是代指你要安装的路径。make all 命令的时候，会要下载一些东西，估计要等一会，不要着急，等待完成就好了。

**出现问题：**

**a、在执行make install 时，出现gcc: error: pycocotools/\_mask.c: 没有那个文件或目录  
gcc: fatal error: no input files  
compilation terminated.  
error: command 'gcc' failed with exit status 1  
Makefile:7: recipe for target 'install' failed**

解决办法：

pip install cython

**b、在执行pip install cython时，会出现 InvalidSchema: Missing dependencies for SOCKS support.**

**解决办法：其实所有用pip安装库的时候，出现这个问题，都可以用下面方法解决。**

依次输入下面命令：
    # Unset socks proxy
    unset all_proxy    
    unset ALL_PROXY
    
    # Install missing dependencies:
    pip install pysocks
    
    # Reset proxy
    source ~/.bashrc

### 6、安装detectron ###

注：下面`$DETECTRON是你要吧detectron安装到哪里的路径，可以随便制定，自己记住在哪就行。`

**a、克隆Detectron存储库：**

# DETECTRON=/path/to/clone/detectron git clone https://github.com/facebookresearch/detectron $DETECTRON

**b、安装Python依赖项：**

pip install -r $DETECTRON/requirements.txt

**c、设置Python模块：**

cd $DETECTRON && make

**d、检查Detectron测试是否通过：**

python $DETECTRON/detectron/tests/test_spatial_narrow_as_op.py

若是没出错，就会出现运行时间秒数。

至此，安装成功。

[https_github.com_facebookresearch_Detectron_blob_master_INSTALL.md]: https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/INSTALL.md
[20181221161116881.png]: /images/20220403/2e2ccb9323444fe4a250be7deeeb76c0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NvbXdheV9MaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220403/992521540471407fa59d8c10796865a5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NvbXdheV9MaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220403/daf6581e6cb44929b9ba02ee7c6f3044.png