0 项目背景

接手他人的项目，全过程重头梳理下。
7台服务器，其中6台GPU服务器（GPU：2*2080Ti，CPU：2*Xeon Gold 5118（12核24线程）），一台调度服务器，Ubuntu 18.04系统。
100+摄像头（基本是1920*1080）。
视觉技术：目标检测、目标跟踪、分类、GPU视频编解码、tensorRT等。
开发环境：Ubuntu18.04内使用VS code（全过程C++部署）。

通用性备注：

关于bashrc：Ubuntu中，配置文件有多种，用的最多的就是bashrc这个，需要注意的是，每次修改bashrc后，除了要source更新一下bashrc，其他所有之前已打开的终端都需要关闭重新打开后，才会加载最新的bashrc配置文件。原因是：终端在启动时会读取一次bashrc这个配置文件。
VS code中，debug重新编译启动程序时，如果发生问题，也要注意可能是VSCODE内终端启动bashrc问题。

1 GPU服务器环境部署

OpenCV编译

OpenCV版本要3.0以上，这里我们以最新的4.5.1+contrib为例子，搞定这种最难的。

步骤：

安装依赖项：sudo apt-get install libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev build-essential qt5-default ccache libv4l-dev libavresample-dev libgphoto2-dev libopenblas-base libopenblas-dev doxygen pylint libvtk6-dev
解压OpenCV：sudo unzip opencv-4.5.1.zip
解压contrib包：sudo unzip opencv_contrib.zip
将contrib文件夹移动到OpenCV文件夹内：sudo cp -r opencv_contrib opencv-4.5.1
cd opencv-4.5.1
sudo mkdir build
cd build
sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/ym/dream2021/OpenCV4.5/opencv-4.5.1/opencv_contrib/modules/ ..
sudo make -j8
sudo make install
让动态链接库为系统所共享：sudo ldconfig -v

有用的备注：

/home/ym/dream2021/OpenCV4.5是我创建的一个临时文件夹，里面存放解压后的opencv-4.5.1文件夹和opencv_contrib文件夹。
执行地8步后，几乎必定会遇到的问题（我今年在不同机器上编译了4次OpenCV4.5.1+contrib全是这问题...）：fatal error: boostdesc_bgm.i: No such file or directory。
- 原因： boostdesc_bgm.i等文件无法翻墙下载，需要手动下载这些文件放到制定位置。
- 下载地址：https://github.com/opencv/opencv_contrib/issues/1301（我的百度网盘有备份）
- 11个文件的摆放位置：放在/home/ym/dream2021/OpenCV4.5/opencv-4.5.1/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/ 路径下。
第8步，不同机器上有可能遇到的其他问题：
- 问题1：fatal error: features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp: No such file or directory
  - 解决办法：将/home/ym/dream2021/OpenCV4.5/opencv-4.5.1/modules/features2d文件夹，复制到/home/ym/dream2021/OpenCV4.5/opencv-4.5.1/build文件夹内。
- 问题2：Package opencv was not found in the pkg-config search path.
  - 解决办法：https://blog.csdn.net/PecoHe/article/details/97476135

TensorFlow C++ api

安装CUDA 10.1

先下载axel（解决官网推荐的wget方法下载包不稳定问题(翻墙问题)）
1. sudo apt install -y axel
使用axel下载cuda 10.1：
1. 输入：axel -n 50 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
安装cuda：
1. 输入：sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
  1. 注意：安装过程中，终端会显示一些信息，并需要你确认或勾选。唯一要注意的是，需要取消显卡驱动项的安装。其他信息很简单，具体细节可见：https://blog.csdn.net/sss_369/article/details/94591280
设置cuda环境变量：
1. 打开bashrc文件：sudo gedit ~/.bashrc
2. 将如下3行信息放到bashrc文件最后（不要前面的序号）：
  - export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64
  - export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin
  - export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.1
3. 使配置生效：source ~/.bashrc
检查cuda安装是否成功
1. 输入：nvcc --version（如果弹出10.1相关信息，则表示整个过程OK了）

备注1：ubuntu中可以随意安装多个CUDA版本，切换CUDA版本的方法如下：

在bashrc文件中配置信息改成如下：
1. export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
2. export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
3. export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
安装了多个CUDA后，它们默认安装在/usr/local/文件夹内，/usr/local/cuda这个文件夹是一个动态链接文件夹，里面的内容链接的是具体某个CUDA-XX.X实体文件夹。因为我们在系统配置文件内将CUDA指定为这个动态链接文件夹，所以，如果要修改系统默认调用的CUDA版本，只要修改这个CUDA动态链接文件夹链接的CUDA实体版本文件夹即可，切换方法如下：
1. 删除原有的CUDA动态链接文件夹：sudo rm -rf /usr/local/cuda
2. 重新生成一个指定CUDA版本的链接文件夹：sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda
3. 查看是否切换成功（有时候可能需要重新打开终端才会显示切换成功）：nvcc --version

备注2：TensorFlow版本对应的CUDA版本https://blog.csdn.net/qq_37653019/article/details/109956083

安装cuDNN 7.6.5

先下载cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz（我网盘有备份），然后解压，在终端中cd到解压得到文件夹内（里面就一个cuda文件夹），然后终端中依次输入如下命令：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

执行上述指令后就安装完成了，输入下面指令验证是否正确安装：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如果终端中显示相关信息，则表示这部分OK了！

tensorRT

TensorRT官网下载：TensorRT-6.0.1.5.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.1.cudnn7.6.tar.gz（我网盘有备份），然后解压，之后再配置下tensorRT的环境变量即可，操作如下：

打开bashrc文件：sudo gedit ~/.bashrc
将如下2行信息放到bashrc文件最后（不要前面的序号）：
- export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:"/home/ym/dream2021/project_rongchuang/other/TensorRT-6.0.1.5/lib"
- export LD_LIBRARY_PATH=\$LD_LIBRARY_PATH:"/home/ym/dream2021/project_rongchuang/other/TensorRT-6.0.1.5/lib":$LD_LIBRARY_PATH
使配置生效：source ~/.bashrc

Video_Codec_SDK

这是英伟达用于视频解码加速的NVDECODE API。NVIDIA Video Codec SDK包括一整套API，示例和文档，用于在Windows和Linux上进行硬件加速视频编码和解码。（即将默认CPU编解码视频操作放到GPU上执行，在深度学习项目中，此非常有用，第一提高GPU利用率，第二省去CPU解码视频流后再挪到GPU中，直接GPU自己解码后直接给模型使用）

好像这个东西不是必须要单独下载，有可能在装CUDA10.1时，如果选择安装显卡驱动，那么相关cuda路径内可能会包含Video_Codec_SDK中的编解码.h文件和.so文件，具体没去测试。

步骤：

在英伟达官网先下载 Video_Codec_SDK_10.0.26.zip（我网盘有备份）（版本一定要对，不然项目里面相关编解码语法会报错）。
然后解压即可。（项目中会在CMakeLists.txt中指定该文件夹内的Interface和Lib子文件）

2 VS code调试环境搭建

2.1 CMakeLists介绍

2.2 VS code配置C++的调试环境

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