0. 概要
2019年頃にOPEN-MMLABをインストールして、MMDETECTIONを動作させた。
https://qiita.com/harmegiddo/items/55da6020314a12ba5479
あれから早いもので2年が立ち、TorchもCudaも様々なバージョンが出てきており、それらに合わせてインストール方法も少しだけ変化していたので、追記したいと思う。
なお記事を分けた理由としては、前回のパターンでも動作する場合は動作するので、前回記事で動作しない人にはこちらの記事でインストールを進めてほしい
参考元は以下のopen-mmlabの本家のサイトである。
https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/get_started.md
因みにこのままやっても上手くは動かない。
1. インストール
環境
以下の環境からOPEN-MMLAB/MMDETECTIONを構築していく。
CUDA=11.0
CUDNN=8.0
python=3.7
pytorch=1.4
なお物理的なGPUにはRTX3090を用いている。
インストール
まずは何も考えずに以下で仮想環境を構築する。
$ conda create -n open-mmlab python=3.7 -y
$ conda activate open-mmlab
次に以下でTorch環境を整えていく。
$ conda install pytorch cudatoolkit torchvision -c pytorch
※しかし、問題が発生する。最新のGPUやドライバーではTorchやCudatoolkitも最新のものをビルドして入れなければならないことがある。ここで、自身の環境にあった最新のTorchやCudatoolkitをインストールしたものとする。
Torch周りのインストールでエラーが出るときは以下を参考。
https://qiita.com/harmegiddo/items/c1b781c82ab9c1c811bd
一先ず、Torch、Cuda環境等が整ったら、
以下のウェブサイトから自身の環境と合うmmcvを探してこよう。
https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/index.html
自身の環境にあったmmcvのWHLをダウンロードして以下を実行
$ pip install mmcv_full-1.2.2+torch1.7.0+cu110-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl
この場合だと、Torch 1.7、Cuda 11.0、Python 3.7という意味。
後は以下でMMDETECTIONをインストール
$ git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
$ cd mmdetection
$ pip install -r requirements/build.txt
$ pip install -v -e . # or "python setup.py develop"
後の使い方は前回記事通り！
https://qiita.com/harmegiddo/items/55da6020314a12ba5479