ubuntu16.4下搭建mask rcnn的docker环境

本文详细介绍了在Docker环境下配置Mask R-CNN基准框架及NVIDIA Apex的过程,包括环境搭建、依赖库安装、错误排查及解决方案。特别针对libXrender.so.1缺失与Apex安装失败的问题提供了具体步骤。

1. 环境配置

参考这个帖子https://www.jianshu.com/p/cc9e617d79c2

准备好Docker、Nvidia-docker2、Dockerfile、jupyter_notebook_config.py。

 

2. 启动docker

3. 安装maskrcnn-benchmark

该目录下有一个setup.py
到该目录下python setup.py install安装即可。

 

4. 各种出错

错误1:import cv2的时候找不到一些lib.so:

ibXrender.so.1: cannot open shared object file: No such file or directo

解决方法:进入docker内部,apt-get install libXrender1

如果出现unable to locate package,需要手动下载.deb文件,再使用dpkg命令手动安装
具体步骤:
1.在https://pkgs.org/上搜索对应版本deb安装包,比如我的Linux Ubentu 64位安装libxrender1_0.9.9-0ubuntu1_amd64.deb下载地址

(可以在Linux系统中用wget命令直接下载)

2.进入docker内部,找到deb目录下,执行

dpkg -i libxrender1_0.9.9-0ubuntu1_amd64.deb

 

2. 安装apex

不能直接pip install apex,否则会报错:


卸载重新安装:

pip uninstall apex
git clone https://www.github.com/nvidia/apex
cd apex
python setup.py install

 

<think>好的,用户想了解如何在Docker中配置和使用MaskRCNN。我需要结合之前提供的引用内容来构建回答。首先,用户可能已经看过一些资料,但需要具体步骤。我需要整理引用中的相关信息,特别是引用1、2、3、4提到的内容。引用1提到了使用Pycharm远程调试Docker内的MaskRCNN,但用户可能更关注配置本身。引用2有Docker镜像和安装步骤,比如拉取镜像、安装依赖、下载预训练模型,这些是关键步骤。引用3提到使用深度学习AMI配置AWSBatch,可能涉及GPU支持,这对性能很重要。引用4详细说明了安装依赖、数据集准备和目录结构,这些细节需要整合。接下来,我需要分步骤说明。首先拉取现有的Docker镜像,如引用2中的waleedka/modern-deep-learning,这样用户可以直接使用,避免自己配置环境。然后克隆项目并安装依赖,这里要提到requirements.txt和setup.py安装,如引用2和4中的步骤。下载预训练模型也是必须的,引用2和4都提到了mask_rcnn_coco.h5的位置。 数据集准备方面,引用4详细说明了COCO数据集的放置,需要指导用户正确组织目录结构。GPU支持部分,引用3提到的nvidia-docker和AWS的AMI可能对用户有用,特别是如果他们需要GPU加速的话。最后,运行示例或训练脚本,如运行demo.py,如引用4所述。 可能还需要提醒用户注意依赖版本兼容性,以及如何调试常见问题,比如pycocotools的安装,这在引用4中有详细步骤,需要简化说明。此外,用户可能想知道如何验证安装是否成功,运行demo是一个好的建议。 检查是否有遗漏的步骤,比如Dockerfile的编写,但引用中已有现成的镜像,可能不需要自己构建。但如果有用户需要自定义镜像,可能需要额外步骤,但根据现有引用,先提供使用现有镜像的方法更合适。最后,生成相关问题,帮助用户深入,比如性能优化、数据集处理、调试技巧等,这些基于常见后续问题。</think>### 如何在Docker中配置和使用Mask RCNN? #### 1. 拉取或构建Docker镜像 - **使用预构建镜像**:可直接拉取包含深度学习框架的Docker镜像,例如: ```bash docker pull waleedka/modern-deep-learning # 引用[2] ``` - **自定义镜像**:若需GPU支持,建议基于`nvidia-docker`构建镜像,并安装CUDA和cuDNN依赖[^3]。 #### 2. 克隆项目并安装依赖 - 在容器内克隆Mask RCNN仓库: ```bash git clone https://github.com/matterport/Mask_RCNN.git ``` - 安装Python依赖: ```bash pip3 install -r requirements.txt # 引用[2][^4] ``` - 编译安装项目: ```bash python3 setup.py install # 引用[2] ``` #### 3. 下载预训练模型 - 从Matterport仓库下载`mask_rcnn_coco.h5`,并放置于项目根目录: ```bash wget https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/download/v2.0/mask_rcnn_coco.h5 # 引用[2][^4] ``` #### 4. 配置数据集 - **COCO数据集**:将`train2014`、`val2014`等数据集按目录结构放置: ``` /coco /annotations /train2014 /val2014 ``` 需确保路径与代码中的数据集路径匹配[^4]。 #### 5. 安装pycocotools - 从分支仓库克隆并编译: ```bash git clone https://github.com/waleedka/coco.git cd coco/PythonAPI make cp -r pycocotools /path/to/Mask_RCNN/samples/coco/ # 引用[4] ``` #### 6. 运行示例代码 - 启动容器时挂载数据集和代码目录: ```bash docker run -it --gpus all -v /host/data:/container/data -v /host/code:/container/code [镜像名] ``` - 在容器内执行测试脚本: ```python python samples/coco/coco.py evaluate --dataset=/coco --model=last # 引用[3] ``` --- ### 关键配置要点 1. **GPU支持**:使用`nvidia-docker`确保容器内可调用GPU资源[^3]。 2. **路径映射**:通过`-v`参数将主机数据映射到容器内,避免数据重复[^1]。 3. **依赖版本**:需检查`tensorflow`、`keras`等版本与Mask RCNN的兼容性[^4]。 ---
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