SNIPER python3.5环境配置成功记录

pip install scikit-image=0.14.1

SNIPER听说是300ms一张

服务器配置SNIPER：

这个不行 pip install mxnet-cu80

https://www.jianshu.com/p/45ffeec98401

第一步：MXnet安装和编译

MXNet安装其实是从c++文件make编译成动态库到incubator-mxnet/lib/libmxnet.so，而incubator-mxnet/python其实是用python调用c++库的方法封装，然后用pip安装到python，之后example里面的文件就可以import mxnet as mx了。

Linux-Python-CPU-Build from Source on Ubuntu安装。

查看系统

lsb_release -a

Minimum Requirements

GCC版本：gcc -v

GNU Make：已安装

Step 1 Install build tools and git.

$ sudo apt-get update $ sudo apt-get install -y build-essential git

Step 2 Install OpenBLAS

$ sudo apt-get install -y libopenblas-dev liblapack-dev

Step 3 Install OpenCV.

$ sudo apt-get install -y libopencv-dev

Step 4 Download MXNet sources and build MXNet core shared library.

$ git clone --recursive https://github.com/apache/incubator-mxnet $ cd incubator-mxnet $ make -j $(nproc) USE_OPENCV=1 USE_BLAS=openblas

cd incubator-mxnet git submodule init git submodule update

出错：src/nnvm/tvm_bridge.cc:37:37: fatal error: tvm/runtime/packed_func.h: No such file or directory

查看：issues

git submodule update --init --recursive

ps：make时间很长。

Build the MXNet Python binding

sudo pip uninstall mxnet cd python pip install --upgrade pip sudo pip install -e .

将 incubator-mxnet /libmxnet.so*拷贝到/SNIPER-mxnet里面

/home/yuanyq/Detect_DL/SNIPER/SNIPER-mxnet/lib/libmxnet.so*

make -j 1 USE_CUDA_PATH=/usr/local/cuda USE_NCCL=1

fatal error: cblas.h: No such file or directory：

sudo apt-get install libopenblas-dev

fatal error: tvm/runtime/packed_func.h: No such file or directory

/usr/bin/ld: cannot find -lcblas:

sudo apt-get install libatlas-base-dev

在incubator-mxnet文件夹里编译：cmake -j USE_CUDA=1 USE_CUDA_PATH=/usr/local/cuda USE_CUDNN=1 USE_MKLDNN=1 .

将得到的bin文件夹和libsample_lib.so* 拷贝到SNIPER-mxnet文件夹里，就可以在SNIPER-mxnet里编译成功了。

cmake -j USE_CUDA=1 USE_CUDA_PATH=/usr/local/cuda USE_CUDNN=1 USE_MKLDNN=1 .

File "setup_linux.py", line 51, in locate_cuda

for k, v in cudaconfig.iteritems():

AttributeError: 'dict' object has no attribute 'iteritems'

Python3.5中：iteritems变为items

cd lib/bbox

9 python setup_linux.py build_ext --inplace

10 cd ../dataset/pycocotools

11 python setup_linux.py build_ext --inplace

12 cd ../../nms

13 python setup_linux.py build_ext --inplace

14 cd ../..

compile成功！

第二步. TVM安装

这部分之前就写过，为了方便，这里再复制一遍。

首先下载代码

git clone --recursive https://github.com/dmlc/tvm

这个地方最好使用--recursive选项，不然会缺dlpack这些库，原因是

子模组 'HalideIR' (https://github.com/dmlc/HalideIR) 未对路径 '3rdparty/HalideIR' 注册

子模组 'dlpack' (https://github.com/dmlc/dlpack) 未对路径 '3rdparty/dlpack' 注册

子模组 'dmlc-core' (https://github.com/dmlc/dmlc-core) 未对路径 '3rdparty/dmlc-core' 注册

子模组 '3rdparty/rang' (https://github.com/agauniyal/rang) 未对路径 '3rdparty/rang' 注册

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y python python-dev python-setuptools gcc libtinfo-dev zlib1g-dev

创建要编译生成so的文件夹（该文件夹位于tvm源码目录下，与src同级）

mkdir build

拷贝一份官方的cmake文件进行（测试时先使用官方的，之后这个config.camke文件我们要进行修改以支持更多的设备）

cp cmake/config.cmake build

修改该文件，这里我们的服务器上支持CUDA和LLVM的环境，因此将这两个配置打开

set(USE_CUDA OFF)

set(USE_LLVM OFF)

修改为：

set(USE_CUDA ON)

set(USE_LLVM ON)

修改好配置文件后，进行编译。因为修改了两个编译选项，因此首先需要cmake重新生成Makefile，以后每次新添加了文件和文件夹，一定要重新cmake，否则文件很可能没有编译。

cd build

好像最新版本编译出来的默认不是debug版本，为了保险，手动选择Debug选项

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug ..

make -j4

上边的三个步骤，非常关键，建议不要随便改变

在无错误编译完成后，build目录下形成了libtvm*.so之类的文件，我们因为要修改tvm，所以不建议移动这些so文件到python目录下，建议添加响应的配置。具体配置如下：

在.bashrc文件中，添加

export TVM_PATH=path/to/tvm

export PYTHONPATH=$TVM_PATH/python:$TVM_PATH/topi/python:$TVM_PATH/nnvm/python:${PYTHONPATH}

第三步：安装llvm

下载llvm的源代码

wget http://llvm.org/releases/3.6.0/llvm-3.6.0.src.tar.xz tar xf llvm-3.6.0.src.tar.xz mv llvm-3.6.0.src llvm

下载clang的源代码

cd llvm/tools wget http://llvm.org/releases/3.6.0/cfe-3.6.0.src.tar.xz tar xf cfe-3.6.0.src.tar.xz mv cfe-3.6.0.src clang cd ../..

下载clang-tools-extra的源代码

cd llvm/tools/clang/tools wget http://llvm.org/releases/3.6.0/clang-tools-extra-3.6.0.src.tar.xz tar xf clang-tools-extra-3.6.0.src.tar.xz mv clang-tools-extra-3.6.0.src extra cd ../../../..

下载compiler-rt的源代码

cd llvm/projects wget http://llvm.org/releases/3.6.0/compiler-rt-3.6.0.src.tar.xz tar xf compiler-rt-3.6.0.src.tar.xz mv compiler-rt-3.6.0.src compiler-rt cd ../..

配置编译选项

cd .. ./configure --enable-optimized CC=gcc CXX=g++

编译llvm

make -j2

编译成功后的提示：

llvm[0]: ***** Completed Release+Asserts Build

安装编译好的llvm

sudo make install

会安装在/usr/local/bin中

检查clang的版本

clang –version

sudo pip install cython

安装easydict

pip install --user easydict -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

Ubuntu16.04下Cython编译出现command 'gcc' failed with exit status 1

sudo apt-get install python3-dev
sudo apt-get install libevent-dev

ubuntu下安装gcc/g++ 7（在终端依次输入以下指令）

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test

sudo apt-get update

sudo apt-get install gcc-7

sudo apt-get install g++-7

安装完成后输入以下指令链接上gcc/g++ 7

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 70 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7

或者通过以下指令进行链接

cd /usr/bin #进入/usr/bin文件夹下

sudo rm -r gcc #移除之前的软连接

sudo ln -sf gcc-7 gcc #建立软连接

sudo rm -r g++ #同gcc

sudo ln -sf g++-7 g++

也可以通过以下指令直接选择一个版本的gcc/g++

sudo update-alternatives --config gcc

Q:ImportError: No module named 'cpu_nms'

改为lib.nms.cpu_nms

Q：ImportError: No module named 'copy_reg'

import copyreg copyreg.pickle(types.MethodType, _pickle_method)

Q:ImportError: No module named 'cPickle'

Use six.moves.cPickle instead to support both Python 2 and 3.

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