mmsegmentation V0.27.0环境搭建（一）

1、官网

2、兼容的MMSegmentation和MMCV版本如下。请安装正确版本的MMCV，以避免安装问题。

3、Installation（Linux系统环境安装）

1、创建虚拟环境并安装pytorch（Step 1. Create a conda environment and activate it）

1、pytorch 与cudn的匹配版本

pytorch 与cudn的匹配版本

2、创建虚拟环境并安装pytorch

conda create -n openmmseg python=3.7 -y  #创建环境
conda activate mmdetection                  #激活环境
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch  #安装 PyTorch and torchvision (官方)

#如果网不好，可以这样安装
pip3 install torch==1.8.2+cu102 torchvision==0.9.2+cu102 torchaudio===0.8.2 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html  -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

pip install torch==1.11.0+cu115 torchvision==0.12.0+cu115 torchaudio==0.11.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
#验证是否安装成功

>>> import torchvision
>>> import torch
>>> import.__version__
  File "<stdin>", line 1
    import.__version__
          ^
SyntaxError: invalid syntax
>>> torch.__version__
'1.8.2+cu102'

3、安装mmcv-full

下面是cuda、pytorch和mmcv-full的版本

可查看cu102-torch1.8.0支持的mmcv版本号
可查看cu102-torch1.6.0支持的mmcv版本号
查看torch1.6.0支持的mmcv-full的版本
注意:上面提供的预构建包不包括所有版本的mmcv-full，您可以单击相应的链接（查看torch1.6.0支持的mmcv-full的版本）来查看支持的版本。例如，您可以单击cu102-torch1.8.0，可以看到cu102-torch1.8.0只提供1.3.0及以上版本的mmcv-full。此外，从v1.3.17开始，我们不再提供使用PyTorch 1.3和1.4编译的完整的mmcv预构建包。你可以在这里找到用PyTorch 1.3和1.4编译的以前版本。在我们的Cl中，兼容性仍然得到保证，但我们将在明年放弃对PyTorch 1.3和1.4的支持




注意:上面提供的预构建包不包括所有版本的mmcv-full，您可以单击相应的链接来查看支持的版本。例如，您可以单击cu102-torch1.8.0，可以看到cu102-torch1.8.0只提供1.3.0及以上版本的mmcv-full。此外，从v1.3.17开始，我们不再提供使用PyTorch 1.3 & 1.4编译的完整mmcv预构建包。您可以在这里找到使用PyTorch 1.3和1.4编译的以前版本。在我们的Cl中仍然确保了兼容性，但我们将在明年放弃对PyTorch 1.3和1.4的支持。

#Install mmcv-full. 安装mmcv-full
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html

Please replace {cu_version} and {torch_version} in the url to your desired one. For example, to install the latest mmcv-full with CUDA 11.0 and PyTorch 1.7.0, use the following command:

#案例1：（安装最新版本）
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html

#案例2：（安装特定版本）
pip install mmcv-full==1.3.13 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.9.0/index.html #明确mmcv-full的版本号

pip install mmcv-full==1.4.4 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com #（镜像加速安装最新版本）

pip install mmcv-full==1.6.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com


#验证是否安装成功
import mmcv

#如果出现
>>> import mmcv
No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME='/usr/local/cuda-10.2'

#我们去看看驱动：
nvidia-smi

如果返回NVIDIA驱动失效简单解决方案：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.

这种情况是由于重启服务器，linux内核升级导致的，由于linux内核升级，之前的Nvidia驱动就不匹配连接了，但是此时Nvidia驱动还在，可以通过命令 nvcc -V 找到答案。



#解决方法：
查看已安装驱动的版本信息
ls /usr/src | grep nvidia
(mmdetection) lhy@thales-Super-Server:~$ ls /usr/src | grep nvidia
nvidia-440.33.01


#进行下列操作
sudo apt-get install dkms
sudo dkms install -m nvidia -v 440.33.01


#然后进行验证：
(mmdetection) lhy@thales-Super-Server:~$ nvidia-smi
Fri May  6 00:56:02 2022       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 440.33.01    Driver Version: 440.33.01    CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  TITAN RTX           Off  | 00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
|  0%   47C    P0    54W / 280W |      0MiB / 24220MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  TITAN RTX           Off  | 00000000:03:00.0 Off |                  N/A |
|  0%   47C    P0    65W / 280W |      0MiB / 24220MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   2  TITAN RTX           Off  | 00000000:82:00.0 Off |                  N/A |
|  0%   48C    P0    63W / 280W |      0MiB / 24220MiB |      1%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   3  TITAN RTX           Off  | 00000000:83:00.0 Off |                  N/A |
|  0%   46C    P0    42W / 280W |      0MiB / 24220MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
(mmdetection) lhy@thales-Super-Server:~$ python
Python 3.7.13 (default, Mar 29 2022, 02:18:16) 
[GCC 7.5.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import mmcv
>>> mmcv.__version__
'1.4.4'

4、MMSegmention安装

git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
cd mmsegmentation

安装构建要求,然后安装mmdetection。(我们通过github repo安装pycocotools而不是pypi,因为pypi版本较旧并且与最新的numpy不兼容。)
pip install cython  -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com 
pip install -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com


pip install "git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI"
如果网不好，可以按照下面的步骤安装
git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI
python setup.py build_ext --inplace
python setup.py build_ext install


pip install -e .  # or "python setup.py develop"
Using /home/lhy/anaconda3/envs/mmsegmention/lib/python3.7/site-packages
Finished processing dependencies for mmsegmentation==0.24.1

4、 测试环境搭建成功

python demo/image_demo.py demo/demo.png  configs/swin/upernet_swin_tiny_patch4_window7_512x512_160k_ade20k.py  upernet_swin_tiny_patch4_window7_512x512.pth --palette ade

5、安装其他库

linux chown命令解除文件夹的root权限限制

sudo chown -R demouser file

这个命令可以解除linux文件的超级权限限制

1、安装gdal

添加源

sudo add-apt-repository ppa:ubuntugis && sudo apt update

conda install gdal

验证库安装成功

>>> from osgeo import gdal
>>> from osgeo import ogr
>>> from osgeo import osr

2、安装scikit-image

pip install scikit-image -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3、安装fiona和rasterio

pip install fiona -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install rasterio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4、安装albumentations

pip install albumentations -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

最后

以上就是悲凉柠檬为你收集整理的mmsegmentation V0.27.0环境搭建（一）的全部内容，希望文章能够帮你解决mmsegmentation V0.27.0环境搭建（一）所遇到的程序开发问题。

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