Pytorch运行MCNN

运行代码：http://www.sohu.com/a/301202174_715776

 

1.首先克隆代码：git clone https://github.com/leeyeehoo/CSRNet-pytorch.git

2.将克隆好的文件放到Anaconda文件夹中(文件名为：CSRNet-pytorch)

3.在anacond文件夹下打开一个终端：运行jupyter notebook

4.jupyter notebook 打开后，找到CSRNet-pytorch文件，进去后运行model_dateset_ipynb

 在下载后需要现在make_dataset.ipynbfile中改一下自己到路径

5.由于安装anaconda3 对应到pytorch环境为python3.6(conda create -n pytorch python=3.6),所以在运行make_dataset,ipynb会报错没有h5py文件，会发现按照网上的教程如下所示并没有解决。

6.换一种方法安装，打开一个cmd激活Pytorch环境，直接用pip安装即可，--pip install h5py可以看到安装成功

7.逐个运行，需要花费一定时间，可以得到shanghaitech的密度图了

8. 如果是用python3.需要改动以下内容：

1）model.py中，18行中到xrange改为range

2)19行中进行更改：

7.进入Anaconda3中CSRNet-pytorch文件夹,打开一个终端

8.激活pytorch:conda activate pytorch

9.运行：python train.py part_A_train.json part_A_val.json 0 0

注意：

1）CSRNet-pytorch中到.json文件，里边到路径需要改成自己到文件路径：

如：/home/***/shanghaitech/part_A_final/test_data/images/IMG_73.jpg