Docker Detectron 运行指南

最新推荐文章于 2024-03-19 20:19:47 发布

原创最新推荐文章于 2024-03-19 20:19:47 发布 · 419 阅读

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本文详细介绍了一种基于Docker的环境搭建流程，用于运行Facebook Research的Detectron项目。具体步骤包括构建Dockerfile，安装Python依赖，配置COCO API，以及设置Python模块。通过此教程，读者可以快速上手并进行目标检测任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一。搭建环境三步走：

1. 第一步构建dockerfile文件

detectron.Dockerfile

# Use Caffe2 image as parent image
FROM caffe2/caffe2:snapshot-py2-cuda9.0-cudnn7-ubuntu16.04

RUN mv /usr/local/caffe2 /usr/local/caffe2_build
ENV Caffe2_DIR /usr/local/caffe2_build

ENV PYTHONPATH /usr/local/caffe2_build:${PYTHONPATH}
ENV LD_LIBRARY_PATH /usr/local/caffe2_build/lib:${LD_LIBRARY_PATH}

# Clone the Detectron repository
RUN git clone https://github.com/facebookresearch/detectron /detectron

# Install Python dependencies
RUN pip install -r /detectron/requirements.txt

# Install the COCO API
RUN git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git /cocoapi
WORKDIR /cocoapi/PythonAPI
RUN make install

# Go to Detectron root
WORKDIR /detectron

# Set up Python modules
RUN make

2. build镜像

编译 docker build -t detectron -f detectron.Dockerfile

3. 运行容器

运行 nvidia-docker run -it --name detectron detectron /bin/bash

二。