【detectron2】detectron2在ubuntu16.04系统下安装报错问题

最新推荐文章于 2024-07-11 16:19:26 发布
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分类专栏： detectron2 目标检测 文章标签： 深度学习 图像识别
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37661841/article/details/108318364
版权
本文介绍了在Ubuntu16.04系统中，使用detectron2进行深度学习图像识别时遇到的安装问题及解决方法。问题包括ninja版本读取错误和conda与pip混用导致的冲突，解决方案分别是对torch源码进行修改和统一使用pip安装所有依赖。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

有问题请留言，争取持续更新。

硬件环境

1、显卡：2080Ti
2、CUDA环境：cuda10.1，cudnn7.6.3

anaconda3环境

1、python=3.6
2、opencv=3.4.2
3、pycocotools=2.0.0

问题

1、ninja: build stopped: subcommand failed. Traceback (most recent call last): File "/home/fpi/anaconda3/envs/abcnet/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py", line 1400, in _run_ninja_build check=True) File "/home/fpi/anaconda3/envs/abcnet/lib/python3.6/subprocess.py", line 438, in run output=stdout, stderr=stderr) subprocess.CalledProcessError: Command '['ninja', '-v']' returned non-zero exit status 1.
原因：
ninja这个包在bash下查看版本:
在这里插入图片描述
解决办法：<

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②pytorch版本≥1.8，且安装对应版本的torchvision以及cuda。④gcc与g++版本≥5.4，安装可以看别人的教程，注意更改默认版本。①使用macOS或是Linux操作系统，且python版本≥3.7。①卸载conda安装的pytorch，或者重建一个虚拟环境。③若需要可安装opencv。这个是通过conda安装的，不要用这个。找到自己想要的版本安装。
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ubuntu16.04中安装caffe2 和 detectron教程
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一，caffe2 我是参考caffe2官网，根据自己电脑的实际情况安装（ubuntu16.04）,我安装的源码，不是镜像，为了之后的densepose模型打基础。 1，Install Dependencies（安装依赖项）  sudo apt-get update sudo apt-get install -y --no-install-recommends \ build...
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#-------------------------ZR---------------------------- # #                利用annaconda安装caffe2 # ########！未经同意，不得转载！######## 前面写的安装好 Detectron 后，本来一切正常，但是当我想要再次运行 py-faster-rcnn 之后，却意外的报错了。纳闷儿，完全没动过...
安装 detectron2 出现的问题
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将detectron2 目录下的setup.py中的“cmdclass={'build_ext': BuildExtension}”这一行改为“”，pytorch默认使用ninjia作为backend，这里把它禁用掉就好了。
安装detectron2/AdelaiDet的报错问题
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04-12 912
报错位置： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\include\crt/host_config.h(160): fatal error C1189: #error: -- unsupported Microsoft Visual Studio version! Only the versions between 2017 and 2019 (inclusive) are supported! 定位到报错的文件位置：host_c
android源码编译 ninja: build stopped: subcommand failed.
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接着编译make-j8,线程加多少个具体看机器配置，问题也最可能是这一步骤引起的，如果是虚拟机的话，建议不要加线程， 直接使用make执行。
Ubuntu Qt: ninja: build stopped:subcommand failed解决方案
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09-07 6407
因为Qt需要LLVM来生成qdoc. 在Ubuntu中通过安装包或者源码安装的LLVM，LLVM/Clang默认是禁用RTTI.不需要生成qdoc, 那么在配置configure时增加-no-feature-clang, 没有实际验证过, 需要自行测试.滑动终端上的编译日志，通过日志上的**FAILED:**信息可以查看是编译哪个库导致的失败.亲测会继续编译Qt 剩余未编译部分, 不要重新执行。通过源码重装LLVM, 参考。结果反复测试，最终发现。
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一、Anaconda安装1. Anaconda下载在Anaconda官网下载Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh(Ubuntu18.04的对应的Anaconda版本)，比较费时，如图所示。2. Anaconda安装下载下来之后进入文件所在目录，复制一下该文件名字，然后：bash xxxxxxxxxxx.sh文件名字一定不能打错了！！至此，anaconda安...
记录一个StyleGANv2、Diffusion-GAN等中遇到的：ninja: build stopped: subcommand failed.
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记录一个StyleGANv2、Diffusion-GAN等中遇到的：ninja: bu 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录python爬虫：前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内
MiniCPMV微调bug：ninja: build stopped: subcommand failed. CalledProcessError: Command ‘[‘ninja‘, ‘-v‘]
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完整的报错信息非常之长，我一直在尝试解决后面的报错，忽略了ninja这个根本问题，浪费了两天时间，版本误我啊。为什么issue里没人说这个问题呢？最后会放下完整的报错，遇到诸如以下报错的也可以看看是不是前面有个ninja的报错。
报错解决：RuntimeError: Error compiling objects for extension和nvcc fatal: Unsupported gpu architecture
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报错解决：RuntimeError: Error compiling objects for extension和nvcc fatal: Unsupported gpu architecture
Ninja编译webRTC失败，build stopped: subcommand failed
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05-11 9402
webRTC的github代码的更新速度还是很快的，研究webRTC的时候，不可避免的经常git pull去拿最新的代码。更新完之后，重新编译webRTC有时候会不成功，并且始终会失败在某一个文件的编译上。 1. 编译失败 更新完webRTC代码，开始编译，出现以下错误： build stopped: subcommand failed 这个应该是ninja编译经常出现的一个error，但是根本原因还需要具体分析，我这边google了很长时间也没有找到solution. 2. 如何解决 （1）可以删掉代码
detectron2库报错
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01-11
### 解决 Detectron2 安装过程中遇到的报错 #### 环境配置问题 当 Windows 需要在安装某些库时自行编译，如果本机缺乏相应的编译环境，则会引发各种错误[^1]。对于 GPU 版本的 detectron2，在特定硬件环境下（如 NVIDIA GeForce GTX 1060 使用 CUDA 11.8）可能会遭遇一系列复杂的问题，尤其是那些涉及文件写入操作的异常情况，这可能是由于 CUDA 的版本兼容性引起的[^2]。 #### 虚拟环境一致性检查 针对 `RuntimeError` 和 Ninja 构建工具返回非零退出状态等问题，建议仔细核查当前使用的 Python 虚拟环境中各个依赖包的一致性和版本匹配度。具体而言，通过命令 `conda list` 和 `pip list` 来对比 PyTorch 及其配套组件 torchvision 是否存在版本差异。一旦发现两者之间存在冲突或不一致的情况，应当考虑移除其中一个重复项以保持统一，例如可以使用 `conda uninstall` 命令来删除 Conda 渠道下的指定软件包[^3]。 #### 正确处理构建过程中的循环日志现象 在执行 setup.py 或其他形式的安装脚本期间，有时会出现看似无限循环的日志输出。然而，只要观察到其中包含了下载资源的信息，通常意味着整个流程正在正常推进直至完成。因此不必过分担心此类表象上的反复打印行为；相反，应耐心等待最终的成功提示出现。 ```bash # 检查并清理虚拟环境内的冗余包 conda list torch* # 列出所有与PyTorch相关的已安装包 pip freeze | grep torch # 查看Pip管理下的相同内容 conda remove --name your_env_name package_to_remove # 移除不必要的包 ```
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