ubuntu14.04安装detectro2

本文详细记录了在实验室服务器上配置Detectron2环境的全过程,包括升级显卡驱动、CUDA、cuDNN,以及创建并安装PyTorch、torchvision等依赖库,最后通过git克隆并安装Detectron2,确保环境适配PyTorch1.3及以上版本。

由于需要跑detectron2,而实验室服务器的环境不满足要求,故先升级显卡驱动,cuda,cudnn

  1. 升级显卡驱动:由于需要pytorch1.3以上版本,故而pytorch1.3最低支持到cuda9.2,故将显卡驱动升级到418,支持cuda10.1,链接附上:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn;下载完成后先卸载原有nvidia driver然后再安装新的显卡驱动,步骤如下:
  2. 升级到cuda10.1:先下载cuda10.1然后安装即可(网上有许多安装cuda教程),最后输入nvcc -V输出cuda10.1即可  
  3. 升级cudnn与cuda对应版本:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载cudnn library for linux即可,然后将其解压,再输入
    sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
    sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/

执行  cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2,输出即可

完成环境的配置后便开始detectron环境的配置,

conda create -n detectron2 python=3.6
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
pip install opencv-python
pip install cython
pip install 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'
gcc&g++>4.9 (我的环境需要gcc大于5,如果报关于gcc的错可以尝试升级gcc)
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
cd detectron2 && pip install -e .

安装成功

附上运行demo的一张生成图片

第一次写博客,大致记录一下配环境的过程,有些粗糙望见谅

 

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