segmap安装总结

首先是参考
https://github.com/ethz-asl/segmap
主要需要安装tensorflow,bazel下载源码编译tensorflow,然后安装tensorflow_ros_cpp
最开始的步骤是一样的

首先安装所需的系统包：

sudo apt-get install python-wstool doxygen python3-pip python3-dev python-virtualenv dh-autoreconf

设置工作区配置：

$ mkdir -p ~/segmap_ws/src
$ cd ~/segmap_ws
$ catkin init
$ catkin config --merge-devel
$ catkin config --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

然后使用wstool获取catkin依赖项：

$ cd src
$ git clone https://github.com/ethz-asl/segmap.git
$ wstool init
$ wstool merge segmap/dependencies.rosinstall
$ wstool update

接下来参考
https://blog.youkuaiyun.com/ziliwangmoe/article/details/84372485
tensorflow需要的依赖的安装说明见：https://blog.youkuaiyun.com/ziliwangmoe/article/details/84372485。只需要把driver和cuda两部分安装完。

Nvidia driver (1080TI)

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-384 nvidia-settings nvidia-prime
sudo apt-get remove --purge xserver-xorg-video-nouveau
sudo reboot

Cuda

download and unzip
    链接: https://pan.baidu.com/s/15qs4RurLuAX9CPaHa5X3qw 提取码: gzit ​​​​

cd tf_driver/gpu_driver
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb (there are errors throw out, just ignore it)
sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-9-0
sudo gedit ~/.bashrc
add following lines in the bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/binKaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: {PATH:+:{PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …LIBRARY_PATH:+:{LD_LIBRARY_PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/libKaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …LIBRARY_PATH:+:{LD_LIBRARY_PATH}}
dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local-cublas-performance-update_1.0-1_amd64.deb
dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local-cublas-performance-update-2_1.0-1_amd64.deb
dpkg -i libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb

参考https://www.tensorflow.org/install/source#tested_source_configurations
安装bazel

注意bazel用最新的版本会有问题。这里使用16.1。

下载安装文件：https://pan.baidu.com/s/1PbXNemZjaM-KByTcmNpC6w 提取码: f6mc

下载后使用命令进行安装

sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip python
chmod +x bazel-0.16.1-installer-linux-x86_64.sh
./bazel-0.16.1-installer-linux-x86_64.sh --user
gedit ~/.bashrc
export PATH="$PATH:$HOME/bin"

这些装好了，就可以下载tensorflow源码编译了
下载tensorflow1.8的源码：https://pan.baidu.com/s/1VdFvx4OOPlP3_I3DJJQ57Q 提取码: h5j9

virtualenv ~/segmappyenv
source ~/segmappyenv/bin/activate
pip install --upgrade pip
sudo pip install six numpy wheel mock
pip install catkin_pkg empy pyyaml
./configure

./configure执行后，会被问很多问题，只用在问否使用cuda的时候选y，其他都回车，采用默认选项

使用Bazel自定义Tensorflow编译

先决条件
按照从Sources指南安装TensorFlow到“配置安装”（包括），并使用以下命令构建C ++库：
bazel build --config=opt --define framework_shared_object=false tensorflow:libtensorflow_cc.so
您不需要继续构建指南或安装pip包（但您可能会感兴趣，因为即使在Python中，自定义构建的tensorflow也可以为您提供更高的性能）。
如果在构建期间遇到内存问题，则可以使用–local_resourcesbazel选项限制已使用的资源。

bazel build开始编译，编译时间很长.