maskrcnn-benchmark 代码详解之 make_layers.py

本文详细探讨了maskrcnn benchmark框架中`make_layers.py`的实现,该文件集中处理了包括GN层的规范性检查、卷积层与初始化等网络组件。通过统一的组件设计,调用时可以更方便地整合GN、激活层等复杂操作,简化了目标检测模型的构建过程。

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前言:

  maskrcnn benchmark中各种层都是经过处理的,比如GN层需要判断通道数和组数合不合规范、group normalization是所有通道都参于还是一部分通道参与规范化、卷基层与初始化等操作组和成统一的组件以及卷基层的类型是否是空洞卷积等等。

  等到别的地方调用make_layers.py中的这些网络模型组件的时候,这里定义的卷基层、全连接层都是以一个整体出现的,包含了GN以及经过激活函数的激活层等一系列操作,调用起来更为方便,调用的时候不用在考虑详细的初始化规范化等操作。其详细代码如下:

# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. All Rights Reserved.
"""
Miscellaneous utility functions
"""

import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from maskrcnn_benchmark.config import cfg
from maskrcnn_benchmark.layers import Conv2d
from maskrcnn_benchmark.modeling.poolers import Pooler


# todo 根据通道数来获得group normalization的群组数
def get_group_gn(dim, dim_per_gp, num_groups):
    """get number of groups used by GroupNorm, based on number of channels."""
    # 如果每一组的通道数为负数或者组的个数为负数则报错
    assert dim_per_gp == -1 or num_groups == -1, \
        "GroupNorm: can only specify G or C/G."

    # 如果存在每组通道数,则通过总通道数和每组通道数来确定组数
    if 
<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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