TSN 编译记录

TSN代码编译记录

前言

TSN 作者yjxiong etc.开源了代码并且公布了自己训练的所有模型，提供了使用GPU得到tvl1光流的方法,以及几种数据集切分的方法，比自己的渣代码顺眼很多,这个项目很赞～
TSN-Project

但是（据说但是前都是废话）,DL框架用的Caffe，提供的自然是caffemodel和prototxt文件，习惯了tensorflow和pyTorch，表示很不想用Caffe，而且工程里用到了opencv(必须是版本2.x),需要支持GPU。很麻烦，基本上要重新安装各个依赖。

很好的是，作者提供了build_all.sh脚本文件，一次安装完所有依赖。不建议直接在自己的服务器/主机上运行。建议使用docker。

当然，如果本机上使用的是caffe + CUDA8.0 + opencv-2.x(GPU support)可以考虑直接按照作者的思路

这大概是历史上最痛苦的两天….,需要用到TSN作者提供的pre-trained model on Kinetics, 然鹅TSN在服务器上各种编译不过, 整个实验工作都被blocked…，最终发现好用便捷的方案，记录如下

Temporal Segment Network编译记录

使用docker的好处就是不用担心安装失败等问题，可以尽情折腾

由于自己用的服务器上已经安装好了opencv, caffe，torch 等，且版本不同，因此最好的方案是用docker,但是TSN的作者没有提供docker镜像，有个tsn-docker的镜像里只装好了caffe,不可以用，因此主要使用以下三步进行编译