anaconda安装pytorch 与 detectron安装

• TIP

目前pytorch已有1.0版本，直接pip安装即可！很方便！

以下是从源码编译安装！

• 绪论

  最近在做一些目标检测的问题，想使用一些目标检测的API。之前使用的是tensorflow的object detection API，效果一般。据大佬汇报，detectron是一个很好的目标检测的API，而且方便使用。

  我就想尝试安装测试一下，安装过程中，参考了很多博客，遇到了很多问题，可能是因为环境不一样，最终安装成功。故将安装过程记录于此，供大家参考。

  首先安装pytorch，因为caffe2并入了pytorch。我参考网上一些博客，都没安装成功。pytorch的安装方法有很多种，但是使用anaconda安装特别简单，傻瓜式安装，但是要保证自己的环境没有问题。

• 系统配置与环境

系统：ubuntu 14.04

GPU：GTX 1080Ti

CUDA：9.0（CUDA8.0+cudnn6应该也行）

CUDNN： 7.0

gcc，g++：4.9（好像5.0以上的会导致编译出错）

anaconda：2

python：2.7（detectron目前支持2.7，我首先用python3编译的，安装完成后发现运行会出问题，又改为python2.7。主要是一些库python2与python3不一样，手动修改的话，要改好多，所以就放弃用python3了）

• 检查环境

在命令行中输入

which python

确保返回的是anaconda bin中的python。（这里不要使用虚拟环境，虚拟环境的安装方法可能和用anaconda安装不一样）同时确保python确实是python2.7！这很关键！

我的返回结果是/home/xxx/anaconda2/bin/python

• pytorch安装

参考caffe2官网安装教程

在确保上面的环境没问题之后，使用caffe2官网安装教程中的Anaconda Install Path来安装就可以直接装好了。就是

git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch.git && cd pytorch
./scripts/build_anaconda.sh --install-locally --cuda 9.0 --cudnn 7

所有的环境都会自动帮你安装好。所以推荐这种安装方式。

• 测试pytorch是否安装成功

安装完成后，运行代码进行测试

cd ~ && python -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"

不会出现错误信息。

运行代码进行测试

python2 -c 'from caffe2.python import workspace; print(workspace.NumCudaDevices())'

会返回GPU的数量。

如果报错，请仔细检查前面的环境是否有问题。

• 安装coco API

运行代码，参考Caffe2 - Detectron 安装

pip install numpy pyyaml matplotlib opencv-python>=3.0 setuptools Cython mock

# 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
python2 setup.py install --user

• 安装detectron

参考detectron安装教程

# DETECTRON=/path/to/clone/detectron 

git clone https://github.com/facebookresearch/detectron $DETECTRON 

cd $DETECTRON/lib 

make

• 测试detectron是否安装成功

python2 $DETECTRON/tests/test_spatial_narrow_as_op.py

注意此处不用加sudo，因为sudo可能会运行系统自带的python，而不是我们配置的anaconda中的python。

• 结语

至此，detectron安装成功！下面就可以跑程序啦~

后面如果有空的话，会出detectron mask rcnn训练自己数据的教程。