Actions as Moving Points复现

寒假期间，研读了王立民老师的论文，决定去复现其文章中的代码:https://github.com/MCG-NJU/MOC-Detector。由于自己的显卡太过于垃圾，因此我将代码git到了学校的集群环境。但是在复现过程中仍出现很多问题。下面我将自己遇到的问题以及解决方法分享给大家，供参考。如有不足，希望大家补充。

实验环境
该代码在github上说明的环境是：
Ubuntu 16.04.1, Python 3.5.2, PyTorch 0.4.1, torchvision 0.2.1，NVIDIA TITAN XP with cuda 9.0。

刚开始在运行的时候，按照Readme创建了MOC的conda环境，环境的设置与github保持一致。但在执行make.sh的时候出现了几个错误：
（1）TypeError: dist must be a Distribution instance
出现这个错误，网上很多方案都是将setuptools降低到0.9.8，但是这个方法对我无效。在查看多个方案之后，最后的方法是将gcc降低到5.5.0。可能会有小伙伴有疑问，为什么会把gcc降低到5.5.0，实际上这个错误是与py35有关，

python3.7/distutils/cmd.py", line 57, in __init__
raise TypeError("dist must be a Distribution instance")

这是报错的原话。
如果大家选择更新pytorch那么这个问题任然会有，而且还会产生另外一个错误：ImportError: torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead.
这个问题，有的博主也做了说明，这个是版本问题，高版本的语法规则改变了，因此做相应替换就可以了。但是，如果你觉得改代码麻烦，那就选择pytorch=0.4.1。
所以，上面的问题，用的方法就是将gcc降低到5.5.0，然后运行make.sh就可以了。至于你愿不愿意改代码，看个人喜好。如果你把orch.utils.ffi的相关代码改动了，在train的时候还会有no moudule _ext的问题出现。
（2）ImportError: torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead.
这个问题参考一下博客：
https://blog.csdn.net/ShuqiaoS/article/details/88420326
说的十分详细。

在train的时候可能会遇到

**
（1）ImportError: /cm/shared/apps/gcc5/5.5.0/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.22’ not found

这个问题的产生就是因为我们在 bash make.sh的时候将gcc降到了5.5.0，低版本对应的GLIBCXX没有到3.4.22，然后你如果用gcc6.5.0，那么报错则是ImportError: /cm/shared/apps/gcc5/5.5.0/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.26’ not found。所以最好的办法是将gcc升高点，我采用的是gcc9.2.0，这样train的这个报错就解决了
（2）依旧是train的时候，ImportError: cannot import name '_wrap_function’
这个问题就比较尴尬了。就是我问题二写的那里，如果只是替换部分代码可能对make.sh没影响，但是在train的时候会报错。这个问题该怎么解决呢，最好的办法是重写DCNv2的代码（我将这个代码重写了，当然是参照网上）。如果不愿意重写，那么你的pytorch就用0.4.1，显卡可能要低一点，20系列之下的应该都可以用。如果拟采用30系列的显卡去训练，那我还是推荐你去重写DCNv2的代码。
（3）ImportError: No module named '_ext’
这个问题是因为我重写的DCNv2代码，参考https://github.com/CharlesShang/DCNv2/issues/96。新修改的代码在build后生成了.so文件，但是没改名，所以才报错。解决办法就是在 ${MOC_PATH}/src/network/DCNv2下面创建一个ext文件夹，然后在ext文件夹下再创建一个dcn_v2文件夹，然后将生成的.so文件cp到这个文件夹下。这样这个问题就解决了
（4）RuntimeError: cuda runtime error (11) : invalid argument at /opt/conda/conda-bld/pytorch_15354919743
这个是因为cuda版本问题，对于30系列的显卡或者20系列的显卡，这个问题最好的解决方案就是重写DCNv2，将pytorch升级到1.4+。这里参考了https://blog.csdn.net/neudeep/article/details/113058729。我私聊该博主了，但是并没有回复我，所以我自己修改了DCNv2的代码，使得它可以兼容pytorch1.x的版本。
（5）undefined symbol: _ZN2at19UndefinedTensorImpl10_singletonE
这是由于torch的cuda版本和机器的cuda版本不同导致。利用conda install pytorch=1.5就可解决啦，如果不放心那就参考pytorch的官方安装指令。

我遇到的大概就这几个问题，核心就是修改DCNv2的代码（一劳永逸）。

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