手把手安装flownet2-pytorch

前言：

nvidia在github上发布的flownet2-pytorch并不能按照它说明的那样直接安装，里面存在很多bug, 根据上网查询与自己实践，我把安装步骤一步一步列出来，供大家参考。

1）创建环境

conda create -n flownet2 python=3.6.9

2）进入虚拟环境

conda activae flownet2

3）安装gcc7,g++7

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

4)将gcc7，g++7作为默认选项

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 100
sudo update-alternatives --config gccsudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 100
sudo update-alternatives --config g++sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 50

5) 查看所有gcc版本

ls /usr/bin/gcc*

6）查看当前gcc版本

gcc -v

7）安装pytorch

下面介绍的可行版本1和可行版本2是我自己测试过的，可行版本3是评论区反馈后测试过的。

可行版本1（ubuntu 16.04， cuda 10.2， NVIDIA Driver: 440.36，gcc 5.4.0）：

conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

可行版本2（ubuntu 16.04， cuda 10.2，NVIDIA Driver: 440.36，gcc 5.4.0）：

conda uninstall python
conda install python==3.7
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

可行版本3（ubuntu 18.04， cuda 10.1，GCC 7.4）：

conda uninstall python
conda install python==3.6
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

8）安装依赖包

pip install numpy
pip install tensorboardX
pip install setproctitle
pip install colorama
pip install tqdm
pip install scipy
pip install matplotlib
pip install pytz
pip install opencv-python

9) 下载flownet代码

git clone https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch.git
cd flownet2-pytorch

10)对以下文件进行修改，

在以下三个文件中

networks/channelnorm_package/setup.py
networks/resample2d_package/setup.py
networks/correlation_package/setup.py

把

cxx_args = ['-std=c++11']

修改为

cxx_args = ['-std=c++14']

11）在 flownet2-pytorch/utils/frame_utils.py 中

把

from scipy.misc import imread

修改为

from imageio import imread

12）在 flownet2-pytorch/datasets.py 中

把

from scipy.misc import imread, imresize

修改为

from imageio import imread

13) 在flownet2-pytorch/networks/channelnorm_package/channelnorm.py中

在第9行添加

input1 = input1.contiguous()

修改后代码如下：

 class ChannelNormFunction(Function):@staticmethoddef forward(ctx, input1, norm_deg=2):input1 = input1.contiguous() # 新添加的代码assert input1.is_contiguous()

14）进入install.sh所在文件夹后输入如下命令

./install.sh

15）输入以下命令进行测试

python main.py -h

测试的过程中会出现各种module的缺失问题，缺什么就输入如下命令:

pip install modules_needed

根据个人经验，在8）中我已经把所有需要安装的module都记录下来了

测试成功应该输出以下结果：

usage: main.py [-h] [--start_epoch START_EPOCH] [--total_epochs TOTAL_EPOCHS][--batch_size BATCH_SIZE] [--train_n_batches TRAIN_N_BATCHES][--crop_size CROP_SIZE [CROP_SIZE ...]]......
Model:--model {ChannelNorm,FlowNet2,FlowNet2C,FlowNet2CS,FlowNet2CSS,FlowNet2S,FlowNet2SD,Resample2d,tofp16,tofp32}

16) 跑inference测试

（1）下载数据集

为了测试代码是否能跑通，我只下载了 MPI-Sintel 数据集，并新建一个datasets文件夹，把数据集放在这个文件夹下

（2）下载checkpoint

github上提供的checkpoint下载路径难以下载，我把checkpoint下载后转存到了百度云，大家可以从百度云下载。

链接：https://pan.baidu.com/s/19g9ufG5zPARxMFireouXXQ
提取码：w97r

值得注意的是：下载得到的checkpoint文件是一个整体，不能用rar或tar解压。这个文件直接被使用。

(3)数据集及checkpoint路径设置

我的数据集存放路径是：flownet2-pytorch/datasets/MPI-Sintel

checkpoint的存放路径是：flownet2-pytorch/pre_train/

(4)inference测试，我的测试代码是

python main.py --inference \--model FlowNet2 \--save_flow \--inference_dataset MpiSintelClean \--inference_dataset_root ./datasets/MPI-Sintel/training \--inference_visualize \--resume ./pre_train/FlowNet2_checkpoint.pth.tar

备注：

inference时，只能选择 /MPI-Sintel/training 文件夹
需要修改的仅仅是 --inference_dataset_root ./datasets/MPI-Sintel/training \
和 --resume ./pre_train/FlowNet2_checkpoint.pth.tar 的路径

17） flownet2封装

见 https://github.com/wzg16/FlowNet2-PyTorch-EasyToUse-Wrapper

# 其他问题

问题1： ModuleNotFoundError: No module named 'resample2d_cuda'

原因分析：在执行上面的第14）步之后，更新了pytorch版本或者torchvision版本，导致针对原来版本编译的文件与当前版本的torch不适用。

解决方法1：

step1) 分别进入

/flownet2_pytorch/networks/resample2d_package/

/flownet2_pytorch/networks/correlation_package/

flownet2_pytorch/networks/channelnorm_package

等三个文件夹

step2) 执行以下命令:

python3 setup.py build
python3 setup.py install

解决方法2： 重新运行

./install.sh

通过看install.sh的代码，方法2与方法1应该是等价的。

其他参考博客：

Cuda 11.1 + 30系显卡 + Pytorch 1.8.0 + Ubuntu 18.04 安装FlowNet2.0_xxxbit的博客-CSDN博客

服务器Ubuntu20.04下安装Flownet2.0运行环境(亲测有效)_focus_xiang的博客-CSDN博客