ubuntu16.04安裝mmdetection庫-有解無憂

一，前言
- 1.1，更新 pip 和 conda下載源
- 1.2，查看 conda 和 pip 版本
二，MMDetection 簡介
三，MMDetection 安裝
- 3.1，依賴環境
- 3.2，安裝程序記錄
  - 1，安裝作業系統+cuda
  - 2，安裝 Anconda3
  - 3，安裝 pytorch-gpu
  - 4，安裝 mmdetection
參考資料

一，前言

1.1，更新 pip 和 conda下載源

在下載安裝好 python3+pip 或 anconda3 的基礎上，建議更新為清華/阿里鏡像源（默認的 pip 和 conda下載源速度很慢），

1，pip 更新下載源為清華源的命令如下:

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2，conda 更新源的方法：

各系統都可以通過修改用戶目錄下的 .condarc 檔案，Windows 用戶無法直接創建名為 .condarc 的檔案，可先執行 conda config --set show_channel_urls yes 生成該檔案之后再修改.condarc 檔案內容如下:

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

1.2，查看 conda 和 pip 版本

root# conda --version
conda 22.9.0
root# pip --version
pip 20.2.4 from /opt/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/pip (python 3.8)

二，MMDetection 簡介

MMDetection 是一個基于 PyTorch 的目標檢測開源工具箱，它是 OpenMMLab 專案的一部分，主分支代碼目前支持 PyTorch 1.5 以上的版本，主要特性為：

模塊化設計
豐富的即插即用的演算法和模型
速度快
性能高

更多詳情請參考 MMDetection 倉庫 README，

三，MMDetection 安裝

3.1，依賴環境

系統：首選 Linux，其次 macOS 和 Windows（理論上支持，實際安裝需要踩很多坑）
Python 3.6+
首選 CUDA 11.3+、其次推薦 CUDA 9.2+
首選 Pytorch 1.9+，其次推薦 PyTorch 1.3+
GCC 5+
MMCV

3.2，安裝程序記錄

1，安裝作業系統+cuda

我是在 docker 容器中安裝和進行深度學習演算法開發的，其作業系統、cuda、gcc 環境如下：

2，安裝 Anconda3

官網下載 Anconda3 linux 安裝腳本，并安裝 Anconda3（很好裝一路 yes 即可），并使用 conda 新建虛擬環境，并激活虛擬環境進入，

conda create -n mmlab python=3.8 -y # 創建 mmlab 的虛擬環境，其中python解釋器版本為3.8(python3.9版本不行, 沒有pytorch_cuda11.0版本)
conda activate mmlab # 激活虛擬環境進入

虛擬環境安裝成功后的部分程序截圖如下所示：

如果你激活虛擬環境出現如下所示錯誤，

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
To initialize your shell, run

    $ conda init <SHELL_NAME>

Currently supported shells are:
  - bash
  - fish
  - tcsh
  - xonsh
  - zsh
  - powershell

See 'conda init --help' for more information and options.

IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.

可通過以下命令重新激活 conda 環境，即可解決問題，方法參考自 stack overflow 問題，

source ~/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh # anaconda3 的安裝路徑有可能不一樣，自行修改
conda activate mmlab

3，安裝 pytorch-gpu

首選安裝 pytorch-gpu 版本，如果是在線安裝命令如下，

conda install pytorch=1.7.1 cudatoolkit=11.0 torchvision=0.8.2 -c pytorch

官網命令的 cuda11.0 的 torchaudio==0.7.2 版本不存在，故去除，

安裝程序資訊（記得檢查 pytorch 版本是 cuda11.0 的）截圖如下：

安裝成功后，進入 python 解釋器環境，運行以下命令，判斷 pytorch-gpu 版本是否安裝成功，

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.cuda.device_count()
2
>>>

同時可通過以下命令查看 CUDA 和 PyTorch 的版本

python -c 'import torch;print(torch.__version__);print(torch.version.cuda)'

總的來說，pytorch 等各種 python 包有離線和在線兩種方式安裝：

在線：conda/pip 方法安裝，詳細命令參考 pytorch 官網，但是這種方式實際測驗下來可能會有問題，需要自己肉眼檢查安裝的版本是否匹配，
離線：瀏覽器下載安裝包，然后通過 pip 或者 conda 方式離線安裝，
- pip 可通過此鏈接瀏覽器下載各種 pytorch 版本的二進制安裝包，到本地安裝（pip install *.whl），
- conda 通過清華源鏈接，瀏覽器下載對應版本壓縮包，然后 conda install --offline pytorch壓縮包的全稱（后綴都不能忘記）

不通過瀏覽器下載 whl 包，而是 pip install https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch-1.7.1%2Bcu110-cp39-cp39-linux_x86_64.whl 方式可能會有很多問題，比如網路問題可能會導致安裝失敗，
WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'NewConnectionError('<pip._vendor.urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7f74f60d6760>: Failed to establish a new connection: Errno 101 Network is unreachable')': /whl/cu110/torch-1.7.1%2Bcu110-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

或者下載到一半的網路連接時常超過限制，
pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='download.pytorch.org', port=443): Read timed out.

4，安裝 `mmdetection`

不建議安裝 cpu 版本，因為很多算子不可用，其次截止到2022-11-3日，macos 系統 cpu 環境的 mmdet.apis 是不可用的，

建議使用 MIM 來自動安裝 MMDetection 及其相關依賴包-mmcv-full ，

pip install openmim # 或者 pip install -U openmim
mim install mmdet

參考資料

mmdetection 和 pytorch 官網
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

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