主题猫仿虎嗅wordpress,石家庄百度提升优化,个人网站 不备案,wordpress定义一个变量官网的教程说是Step By Step#xff0c;但是实际上我按照步骤安装下来运行不了#xff08;BEVFormer GitHub地址#xff09;。主要是安装后关于包依赖产生的某些错误#xff0c;特别是安装nuscenes-devkit没有在步骤中列出来#xff0c;后面就不好解决某些包的版本依赖了。…官网的教程说是Step By Step但是实际上我按照步骤安装下来运行不了BEVFormer GitHub地址。主要是安装后关于包依赖产生的某些错误特别是安装nuscenes-devkit没有在步骤中列出来后面就不好解决某些包的版本依赖了。参考一些博客以及官方安装教程后blog1blog2安装过程如下 P.S. cuda版本是11.3安装pytorch版本要对应以及后面安装包也要对应这个版本查看cuda版本实际上应该说是Cuda Toolkit的版本可以使用命令
nvcc -V什么是CUDA什么是大家在安装PyTorch过程中所谓的CUDA版本nvcc命令和nvidia-smi输出的版本号有何区别如果你有这类似的疑惑可以看看这篇文章关于 CUDA 的常识以及 PyG 的安装解释得比较清楚也比较好懂。解决完你的环境问题接下来就正式安装。 1.创建虚拟环境bevformer如果下载慢anaconda添加镜像源网上教程实在太多了不贴链接自己随便搜搜就有
conda create -n bevformer python3.8 -y
conda activate bevformer2.安装pytorch的GPU版本在这里我选择了离线安装在线安装实在太慢如果你想在线安装可以使用以下两种命令 1pip 安装(注意这里-f指定了官方地址去查找对应安装包)
pip install torch1.10.0cu113 torchvision0.11.0cu113 torchaudio0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html2 conda 安装(没有改anaconda源的话也可以在后面添加-c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/指定为清华源)
conda install pytorch1.10.0 torchvision0.11.0 torchaudio0.10.0 cudatoolkit11.3不过我仍然是推荐直接下载whl然后安装很方便也很灵活whl官方的地址是whl的下载地址其实就是到pip安装命令指定的那个地址自己把whl文件下回来然后自己安装。pip离线安装包很简单就是pip install whl文件地址这里主要讲讲怎么找到对应版本的whl进入链接后会发现有些torch除了版本还会有cu113的字样这就表示这是cuda 11.3版本的pytorch然后后面还会有cp38或者cp39这表示python版本分别是3.83.9linuxwin表示你的系统根据自己需求下载即可本文选择python3.8cuda 11.3Linux的文件如下 3使用如下命令安装当前目录下存放了三个whl文件
pip install torch-1.10.0cu113-cp38-cp38-linux_x86_64.whl torchvision-0.11.0cu113-cp38-cp38-linux_x86_64.whl torchaudio-0.10.0cu113-cp38-cp38-linux_x86_64.whl3.安装mmcv-full注意链接里的cu113是和我们的版本对应的
pip install mmcv-full1.4.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.10.0/index.html4.安装mmdet mmsegmentation
pip install mmdet2.14.0 mmsegmentation0.14.15.安装一些代码中用到的依赖包特别是nuscenes-devkit官方步骤没有提到但是代码确实用到了
pip install ninja tensorboard2.13.0 nuscenes-devkit1.1.10 scikit-image0.19.0 lyft-dataset-sdk0.0.86.改变numpy、pandas、setuptools版本安装llvmlite
pip install numpy1.19.5 pandas1.4.4 llvmlite0.31.0 setuptools59.5.07.重头戏安装mmdet3dGitHub访问太慢可以手动去下载tags里面v0.17.1 版本的代码然后直接执行最后一步python setup.py install就行。
cd BEVFormer
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
cd mmdetection3d
git checkout v0.17.1 # Other versions may not be compatible.
python setup.py install8.安装Detectron2Timm
pip install einops fvcore seaborn iopath0.1.9 timm0.6.13 typing-extensions4.5.0 pylint ipython8.12 numba0.48.0 scikit-image0.19.3 yapf0.40.1
# 安装 Detectron2网卡会中断可以选择手动下载手动安装或者多试几次
python -m pip install githttps://github.com/facebookresearch/detectron2.git到这里环境安装就结束了。想使用nuscenes的mini数据集对环境进行测试可以参考这篇文章后半部分BEVFormer代码复现
