maskrcnn-benchmark 代码详解之 Registry.py

本文详细解析了maskrcnn-benchmark项目中Registry.py的用途,它作为模型字典,保存不同网络结构。文章分别介绍了utils和modeling目录下定义的Registry.py,阐述了这两个Registry如何协同工作,为构建目标检测模型提供便利。

前言

registry的主要作用是作为模型字典来保存生成的不同网络结构模型,其有两处定义分别为utils里面定义的Registry.py和在modeling里面定义的Registry.py。前者是定义数据类型,后者是这个字典类型的一个集合,为保存不同的网络结构提供了不同的模型字典。具体代码详解如下:

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# 将模型按照模型名称存储在指定的模型字典中
def _register_generic(module_dict, module_name, module):
    # 判断模型名字是否已经存在于模型字典中,已经存在则报错
    assert module_name not in module_dict
    # 把相应的模型保存按照指定的名称存在模型字典里
    module_dict[module_name] = module


# 这是一个拥有装饰器函数的类,用途是作为保存模型的字典
class Registry(dict):
    '''
    A helper class for managing registering modules, it extends a dictionary
    and provides a register functions.

    Eg. creeting a registry:
        some_registry = Registry({"default": default_module})

    There're two ways of registering new modules:
    1): normal way is just calling register function:
        def foo():
            ...
        some_registry.register("foo_module", foo)
    2): used as decorator when
<think>好的,我现在需要解决用户在编译maskrcnn-benchmark时遇到的CUDA错误,具体是nms.cu文件中的'name followed by :: must be a class or namespace name'错误。用户的环境是Torch 1.13.0和CUDA 11.6。我需要根据提供的引用信息和自己的知识来找出解决方案。 首先,用户提到引用了几个相关的解决方案。引用[1]指出高版本的torchvision可能导致类似问题,需要降级PyTorch和torchvision,并重新编译。引用[4]提到原代码可能基于旧版本的PyTorch,特别是pytorch-1.0 nightly,而新版本可能存在兼容性问题。此外,用户的环境是较新的Torch 1.13.0和CUDA 11.6,这可能与maskrcnn-benchmark代码不兼容,因为该库可能没有更新支持最新的PyTorch版本。 接下来,错误信息是关于'::'的使用,通常表示命名空间或类名的问题。在CUDA代码中,如果函数或类没有正确限定命名空间,可能会出现此错误。例如,如果代码中使用了某个类的成员而没有指定正确的命名空间,编译器就会报错。 可能的解决步骤包括: 1. 检查PyTorch和CUDA版本兼容性。maskrcnn-benchmark可能要求特定版本的PyTorch,比如1.0或1.2,而用户使用的是1.13.0。需要降级PyTorch和torchvision到兼容版本,如引用[1]和[4]提到的。例如,安装PyTorch 1.10.0和对应CUDA 11.3的工具包,或者按照引用[3]中的命令安装CUDA 10.0的版本。 2. 修改nms.cu文件中的代码,确认所有使用'::'的地方是否正确限定了命名空间。例如,检查是否有遗漏的命名空间,如at::或c10::,尤其是在调用PyTorch的API时。可能需要将某些函数调用加上正确的命名空间前缀。 3. 清除之前的编译缓存,如删除build文件夹,然后重新编译。引用[1]中提到删除build并重新编译可以解决问题。 4. 如果以上方法无效,可能需要参考社区的解决方案,如调整CUDA代码的语法,或者寻找已经适配新版本PyTorch的maskrcnn-benchmark分支。 另外,用户的环境是CUDA 11.6,而引用[2]和[3]提到了安装CUDA 11.3和10.0的情况,这可能意味着低版本的CUDA和PyTorch组合更稳定。因此,建议用户降级PyTorch和CUDA到兼容版本,例如PyTorch 1.10.0和CUDA 11.3,然后重新编译。 总结来说,解决方案可能涉及降级PyTorch/torchvision,修改CUDA代码中的命名空间问题,并清理编译环境。</think>### CUDA编译错误解决方案 #### 问题定位 该错误通常由CUDA代码语法与PyTorch版本不兼容引起,具体表现为`nms.cu`文件中`::`运算符的命名空间解析失败。新版本PyTorch(1.13)的API命名空间调整可能导致旧版maskrcnn-benchmark代码无法直接编译[^4]。 --- #### 分步解决方案 1. **降低PyTorch版本** 推荐使用**PyTorch 1.10.0 + CUDA 11.3**组合(已验证兼容性): ```bash conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 若需其他版本可参考[PyTorch官方版本匹配表](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/)[^2][^3]。 2. **修改CUDA代码适配新语法** 在`nms.cu`文件中添加缺失的命名空间限定符: ```cpp // 原代码可能为 Tensor nms_cuda(...) // 修改为(添加 at:: 命名空间) at::Tensor nms_cuda(...) ``` 类似问题可能出现在`boxes`、`scores`等张量类型声明处,需确保所有类型均通过`at::`限定。 3. **清理编译缓存** 删除项目中的`build/`文件夹和已生成的`*.so`文件: ```bash rm -rf build/ *.so ``` 4. **重新编译** 执行编译命令: ```bash python setup.py build develop ``` --- #### 验证示例 ```python # 验证PyTorch和CUDA版本 import torch print(torch.__version__) # 应输出 1.10.0 print(torch.version.cuda) # 应输出 11.3 ``` ---
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