Detectron2如何部署环境和安装

这篇文章给大家分享的是有关Detectron2如何部署环境和安装的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。

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part1 : 杂七杂八和碎碎念

因为Detectron2 本质是可以被“安装”的,即在其他的文件目录下也可以使用detectron2 中相关的内容,所以我采用了如下的学习思路,首先建立了一个detectron2_notebook的文件夹,并和detectron2放在一个目录下:
1. 首先建立detectron2_notebook文件夹 和 detectron2 的项目
Detectron2如何部署环境和安装  
notebook中,d2learn 会放一些代码,notebook中存放markdown  
2. 其次,建立在远端服务器上的docker ,并设置两个项目能够通过pycharm远程调试
Detectron2如何部署环境和安装
3. 之后,在远程安装利用 python    setup.py   develop 安装detectron2 ,
    3.1 这样子就能确保本地对detectron2 的修改在远端是能够生效的
    3.2 同时也比较好方便自己对detectron2 进行魔改
Detectron2如何部署环境和安装
4. 训练、测试和使用detectron2 的脚本,都会设立在notebook 文件夹中,方便以后整体“打包带走”

接下来我会一步一步的介绍如何完成这些操作


part2 :安装detectron2

一、docker 环境配置

工欲善其事必先利其器。所以在开始学习之前,当然是要认真的搭建一个可以使用的开发环境啦。首先假设你有一台可以使用CUDA10 的服务器(配CUDA环境的视频很多,这里不多赘述),一般来说呢,正常的开发环境是这样设计的:

Detectron2如何部署环境和安装

如图,可以分为如下几个流程:

  • 首先会在服务器中启动好docker 容器,并暴露容器中的若干端口

  • 一般至少会暴露:

    • 22端口,方便pycharm ssh 连入docker进行远程调试

    • 其他至少一个端口,方便启动jupyterlab,好查看容器上的文件和进行命令行操作

  • 在容器中启动 jupyter lab ,并通过chrome 访问 jupyter lab, 方便文件的编辑、修改(我完全不会用vim...)

  • 利用pycharm 连接服务器,使得能够利用pycharm进行远程调试,便于修改和debug代码

至于如何配置一个能够支持detectron2开发的dockerfile嘛,基本可以参考官方的版本:

https://github.com/facebookresearch/detectron2/blob/master/Dockerfile

在此基础之上,需要在容器中进行如下额外的操作:

配置容器的 ssh 免密登录
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这里我使用 14371 登录,是因为我把容器的22 端口映射到了服务器的14371 端口  
启动jupyterlab ,使得能够在自己的电脑上通过网页访问
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同样的,我把容器内jupyter启动的端口映射到了服务器的14374端口  

二、pycharm的配置流程

在确保了docker 的可用之后,下一步就是需要配好pycharm 使得支持远程调试了,由于这一步比较繁琐,这里仔细的介绍一下相关的步骤。

2.1 配置服务器上传路径

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2.2 配置服务器信息

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2.3 配置服务器上传目录

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2.4 配置远程调试环境

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2.5 新建一个环境

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2.6 选择ssh ,设置为刚才建立的环境

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2.7 选择容器中具有pytorch依赖的python3,并设置上传的目录为2.3上的目录

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2.8 配置完成

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2.9 确认配置

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确认使用了正确的远程python编译器,确认项目映射到了正确的远程的位置  

2.9 一些注意

注意到我这里是把detectron2 和 我自己的notebook 放在了一个文件夹下,并且上传到服务器,这样做是我觉得比较方便管理,使得我在远端安装的detectron2的代码就来自于本地的这一份代码,方便改动

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2.10 手动上传一次所有的数据

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在右侧的remote host 中应该可以查看到对应的文件结构

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2.10 确认能否调通

新建一个 hello_remote.py

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执行

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确认现在的执行信息为使用远端的服务器执行远端的文件:

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三、detectron2 的安装

3.1 安装依赖

在jupyter lab中,新建一个命令行窗口(这时候就体现出jupyter lab 的方便了)

# 首先要保证有 pytorch2.3 , torchvision,其次安装如下依赖

pip3 install 'git+https://github.com/facebookresearch/fvcore'
pip install cython; pip install 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'

3.2 执行 python3 install develop安装

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注意这里一定要使用 develop  

3.3 确保detectron2 能够被成功的import

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part3 :run demo ,跑出封面图!

首先,从detectron2/demo 中拷贝出predictor到同目录下,从configs/Misc/ 拷贝cascade_mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml 到同一级别的目录下:

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其次,在远端服务器中,把模型

https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/Misc/cascade_mask_rcnn_R_50_FPN_1x/138602847/model_final_e9d89b.pkldl.fbaipublicfiles.com

下载到新建立的model文件夹中

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修改拷贝的yaml ,使得指向下载的pkl

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然后执行如下脚本即可:

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文章标题:Detectron2如何部署环境和安装
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