OpenPCDet复现过程记录
0、前言
OpenPCDet项目之前我就复现过,一个很优秀的项目,这几天又需要用到这个项目,再次复现遇到了不少问题,特此记录复现的流程
1、环境准备
1.1、前置条件
以下是我安装的版本
- CUDA 11.3
- CUDNN 8.2.1
CUDA和CUDNN安装可以参考这篇文章https://blog.csdn.net/qq_50195602/article/details/130337805
1.2、其他环境总览
- python=3.8
- torch==1.11
- spconv-cu113
- cmake version 3.26.3
驱动版本
+-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 510.108.03 Driver Version: 510.108.03 CUDA Version: 11.6 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 NVIDIA GeForce ... Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A | | N/A 42C P8 N/A / N/A | 9MiB / 2048MiB | 0% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | 0 N/A N/A 980 G /usr/lib/xorg/Xorg 4MiB | | 0 N/A N/A 1592 G /usr/lib/xorg/Xorg 4MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+
(open3) neo@neo:~/code/OpenPCDet/tools$ pip list Package Version Editable project location ------------------------ ------------- ------------------------- addict 2.4.0 argcomplete 3.0.6 asttokens 2.2.1 attrs 23.1.0 av 10.0.0 av2 0.2.1 backcall 0.2.0 ccimport 0.4.2 certifi 2022.12.7 charset-normalizer 3.1.0 click 8.1.3 cmake 3.26.3 colorlog 6.7.0 comm 0.1.3 ConfigArgParse 1.5.3 contourpy 1.0.7 cumm-cu113 0.4.8 cycler 0.11.0 dash 2.9.3 dash-core-components 2.0.0 dash-html-components 2.0.0 dash-table 5.0.0 debugpy 1.6.7 decorator 5.1.1 distlib 0.3.6 easydict 1.10 executing 1.2.0 fastjsonschema 2.16.3 filelock 3.12.0 fire 0.5.0 Flask 2.2.3 fonttools 4.39.3 idna 3.4 imageio 2.27.0 importlib-metadata 6.6.0 importlib-resources 5.12.0 ipykernel 6.22.0 ipython 8.12.0 ipywidgets 8.0.6 itsdangerous 2.1.2 jedi 0.18.2 Jinja2 3.1.2 joblib 1.2.0 jsonschema 4.17.3 jupyter_client 8.2.0 jupyter_core 5.3.0 jupyterlab-widgets 3.0.7 kiwisolver 1.4.4 kornia 0.6.12 lark 1.1.5 lazy_loader 0.2 lit 16.0.1 llvmlite 0.39.1 markdown-it-py 2.2.0 MarkupSafe 2.1.2 matplotlib 3.7.1 matplotlib-inline 0.1.6 mdurl 0.1.2 mpmath 1.3.0 nbformat 5.7.0 nest-asyncio 1.5.6 networkx 3.1 ninja 1.11.1 nox 2023.4.22 numba 0.56.4 numpy 1.23.5 nvidia-cublas-cu11 11.10.3.66 nvidia-cuda-cupti-cu11 11.7.101 nvidia-cuda-nvrtc-cu11 11.7.99 nvidia-cuda-runtime-cu11 11.7.99 nvidia-cudnn-cu11 8.5.0.96 nvidia-cufft-cu11 10.9.0.58 nvidia-curand-cu11 10.2.10.91 nvidia-cusolver-cu11 11.4.0.1 nvidia-cusparse-cu11 11.7.4.91 nvidia-nccl-cu11 2.14.3 nvidia-nvtx-cu11 11.7.91 open3d 0.17.0 opencv-python 4.7.0.72 packaging 23.1 pandas 2.0.0 parso 0.8.3 pccm 0.4.6 pcdet 0.6.0+4d8624f /home/neo/code/OpenPCDet pexpect 4.8.0 pickleshare 0.7.5 Pillow 9.5.0 pip 23.0.1 pkgutil_resolve_name 1.3.10 platformdirs 3.2.0 plotly 5.14.1 portalocker 2.7.0 prompt-toolkit 3.0.38 protobuf 3.20.3 psutil 5.9.5 ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 pyarrow 11.0.0 pybind11 2.10.4 Pygments 2.15.1 pyparsing 3.0.9 pyproj 3.5.0 pyquaternion 0.9.9 pyrsistent 0.19.3 python-dateutil 2.8.2 pytz 2023.3 PyWavelets 1.4.1 PyYAML 6.0 pyzmq 25.0.2 requests 2.28.2 rich 13.3.4 scikit-image 0.20.0 scikit-learn 1.2.2 scipy 1.9.1 setuptools 66.0.0 SharedArray 3.2.2 six 1.16.0 spconv-cu113 2.3.6 stack-data 0.6.2 sympy 1.11.1 tenacity 8.2.2 tensorboardX 2.6 termcolor 2.2.0 threadpoolctl 3.1.0 tifffile 2023.4.12 torch 2.0.0 torchvision 0.15.1 tornado 6.3.1 tqdm 4.65.0 traitlets 5.9.0 triton 2.0.0 typing_extensions 4.5.0 tzdata 2023.3 urllib3 1.26.15 virtualenv 20.22.0 wcwidth 0.2.6 Werkzeug 2.2.3 wheel 0.38.4 widgetsnbextension 4.0.7 zipp 3.15.0
2、详细步骤
2.1、创建conda环境
conda create -n open python=3.8 conda activate open
2.2、安装包(除了torch)
pip install -r requirements.txt
2.3、安装torch
pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
2.4、安装稀疏卷积库
pip install spconv-cu113
2.5、安装cmake及一些其他的包
#cmake安装 pip install cmake #可视化工具 pip install open3d #其他的包 pip install av2 pip install kornia
2.6 编译项目
python setup.py develop
查看是否安装成功
2.7、运行demo
cd tools python demo.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pv_rcnn.yaml --ckpt ckpts/kitti/pv_rcnn_8369.pth --data_path /home/neo/data/kitti/vel/000000.bin
2.8、报错处理
undefined symbol: _ZN3c104impl23ExcludeDispatchKeyGuardC1ENS_11DispatchKeyE
网上很多人说是torch版本不匹配的问题,但是我的版本是匹配的,仔细分析报错发现可嫩是编译过程出错,所以我重新配置conda环境并重新编译(python setup.py develop就是编译),问题就解决了。
注意重新编译需要删除build文件
rm -r build
至此复现结束,如果有什么问题可以在评论区一起交流💬
本文作者:Sunny不要停
本文链接:https://www.cnblogs.com/mrneojeep/p/17390375.html
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