MMDetection 2.0安装笔记

最新更新：手滑不小心删掉了Anaconda文件夹，导致创建好的环境都没了。重新安装的时候干脆装了个最新版

## 一、下载安装包在GitHub上下载mmdetection的官方安装包，链接为[https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git](https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git) 由于直接下载速度较慢，可以在码云里新建工程并导入，从码云下载压缩包，下载zip文件并解压。 ## 二、配置环境

MMDetection官方提供的install.md文件包含了详细的配置过程，可以进行参考。具体步骤如下：

1、创建虚拟环境

conda create -n open-mmlab python=3.7 -y
conda activate open-mmlab

注意：我的电脑不能直接运行conda activate，需要运行source activate才可以，但单运行过source activate后在同一个terminal下再运行conda activate就不报错了。

如果新创建的环境想要直接继承旧环境，可以使用conda的拷贝功能：

conda create -n 新环境 --clone 旧环境

另外，如果这个环境不小心搞废了，可以使用conda remove -n open-mmlab --all直接删除，从头再来（流泪）。

2、安装PyTorch

官方提供的安装语句

conda install pytorch torchvision -c pytorch

由于是从官网下载，因此速度极慢，可以去掉-c运行。有时下载时遇到conda下载中断问题，可以参考https://blog.csdn.net/weixin_41010198/article/details/87912152这篇文章解决。

我使用了同事给的安装包离线下载，语句如下。

pip install /home/*mypath*/torch-1.4.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl

检验pytorch是否安装成功：

$ python
>>> import torch

此时报错：

Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>File "/home/XXX/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/__init__.py", line 81, in <module>from torch._C import *
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import

其问题在于numpy的版本不对，使用语句pip install numpy==1.18.5将numpy版本从1.19降低至1.18.5后解决问题。

同理，包安装torchvision：

pip install torchvision==0.5.0

PS.之前用的同事给的离线包安装的，居然有问题，后面运行test.py的时候报错，以为是版本不对，鼓捣半天，发现pip install就没问题，有点小坑。

完成pytorch的安装，后续可以在conda list中查看。

3、安装mmcv

安装mmcv时要注意一定要和自己的cuda版本、pytorch版本匹配。
这里有一个问题，安装的时候可以选择安装mmcv和mmcv-full，关于二者的区别，官网给出的README.md给出了解释：

mmcv: lite, without CUDA ops but all other features, similar to mmcv<1.0.0. It is useful when you do not need those CUDA ops.
mmcv-full: comprehensive, with full features and various CUDA ops out of box. It takes longer time to build.

最后还给出了一个提示：

Note: Do not install both versions in the same environment, otherwise you may encounter errors like ModuleNotFound. You need to uninstall one before installing the other.

意思是不要进行重复安装，但是据说两个都装也没有什么问题，我决定两个都装试一下。
mmcv-full可以使用官网提供的语句进行安装：

pip install mmcv-full==latest+torch1.4.0+cu101 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/index.html

mmcv我是使用的离线安装包。我之前因为版本不匹配的问题，安装总是不成功，同事给了我一个验证可行的mmcv包，解压后在该文件夹路径下打开终端运行：

pip install -e .

成功安装mmcv-full和mmcv，后续如果因为不兼容而出现问题，就随机挑选一个幸运安装包删掉（躺平）。

4、安装mmdet

使用官方给出的安装方式，先安装需要的包，后安装mmdet。cd进入mmdetection所在文件夹：

pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .  # or "python setup.py develop"

如果需要卸载重装，需要安装给出的方法，不能仅仅uninstall mmdet包：

pip uninstall mmdet
rm -rf ./build
find . -name "*.so" | xargs rm

三、测试MMDetection

运行MMDetection自带的Test.py，报如下错误：

import torchvision
ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision'

经检查，不是由于同时安装了mmcv和mmcv-full导致的，也不是版本问题，而是torchvision离线包有问题，改为使用pip install 安装即可解决。

之后再运行，又遇到新的错误：

No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME='/usr/local/cuda'
usage: test.py [-h] [--out OUT] [--fuse-conv-bn] [--format-only][--eval EVAL [EVAL ...]] [--show] [--show-dir SHOW_DIR][--show-score-thr SHOW_SCORE_THR] [--gpu-collect][--tmpdir TMPDIR] [--cfg-options CFG_OPTIONS [CFG_OPTIONS ...]][--options OPTIONS [OPTIONS ...]][--eval-options EVAL_OPTIONS [EVAL_OPTIONS ...]][--launcher {none,pytorch,slurm,mpi}] [--local_rank LOCAL_RANK]config checkpoint
test.py: error: the following arguments are required: config, checkpoint

加入断点检查程序，import可以正常导入所有需要的包，程序报错的主要原因是没有给出所需的输入。但第一行的提示No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME='/usr/local/cuda'值得注意。经过检查，发现原来此时驱动掉了，输入nvidia-smi没有输出，重新安装驱动（安装方法参考https://blog.csdn.net/jiraiya_wl/article/details/108997663），不再提示这一句。
由于数据集还没有准备好，所以使用官方提供的单张图测试程序进行测试：

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py \checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth --device cpu

最后一项的--device cpu可以忽略。

最终程序跑通（撒花）～