使用docker跑通tasn-mxnet代码
论文:《Looking for the Devil in the Details: Learning Trilinear Attention Sampling Network for Fine-grained Image Recognition》
代码:TASN
拉取镜像
根据tasn项目需求,从docker官网拉取mxnet/python、cuda8.0的镜像
docker pull mxnet/python:1.5.0_gpu_cu80_mkl_py3
挂载主机
挂载主机使得容器内部目录和宿主主机目录关联起来
sudo docker run --gpus all -it -v 宿主机目录:容器内的目录 镜像id bash
镜像id可通过
docker images
查看
下载TASN
1、下载tasn:
git clone https://github.com/researchmm/tasn.git
cd tasn/tasn-mxnet/example/tasn
2、安装libopenblas-dev
、liblapack-dev
和libopencv-dev
,建立硬链接:
apt-get install -y libopenblas-dev liblapack-dev libopencv-dev
ln /dev/null /dev/raw1394
配置nccl
1、从谷歌云盘下载nccl.tar
2、将nccl.tar移动到tasn/tasn-mxnet/example/tasn
目录下
3、解压nccl.tar:
tar -xvf nccl.tar
4、构建库并测试:
cd nccl
make CUDA_HOME=<cuda install path> test
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:./build/lib
./build/test/single/all_reduce_test
如果出现Error: must specify at least data size in bytes!
,执行以下命令:
./build/test/single/all_reduce_test 10000000
如果出现以下内容,那么恭喜你
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