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OpenPCDet环境配置

时间:2023-08-07 11:06

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作者:admin

标签: 系统  虚拟环境  可视化   

导读:00    实验环境 ·  Ubuntu 16.04 ·  RTX 2080 ·  CUDA 10.1 01   安装步骤 1.1 安装之前 1.1.1 验证cmake版本   cmake --version   cmake版本要大于等于1.13,不然后边的库的setup过程会报错。不要看网上...

00实验环境

·Ubuntu 16.04

·RTX 2080

·CUDA 10.1

01安装步骤

1.1 安装之前

1.1.1 验证cmake版本

cmake--version

cmake版本要大于等于1.13,不然后边的库的setup过程会报错。不要看网上的博客盲目执行pip install cmake或者apt-get autoremove cmake,这样会导致出一些额外的错误。我参考的是这篇博客进行cmake的升级。

1.1.2 验证cuda和cudnn是否安装好了

先说一下我遇到的问题,因为这次的机子是我接手别人的,里边看似是cuda和cudnn都配置好了,但是后边运行的时候还是过不去。

nvcc -V和nvidia-smi两个命令显示的cuda是不一致的,这个问题不大。

主要看nvcc -V这条命令显示的cuda版本。nvidia-smi所显示的cuda是,这个台机器安装驱动所能带动的最大cuda版本,nvcc -V显示的cuda版本才是运行是的版本。

一般来说nvidia-smi所显示的版本要高一些。但是,我这台机器nvcc -V所显示是10.2,nvidia-smi所显示的是10.1,本着能不改驱动就不改驱动的原则(担心ubuntu的黑屏),我把~/bashrc中的环境变量改成了10.1版本的。

nvcc-V#显示安装的cuda版本
cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2##显示安装的cudnn版本

下边所有库安装好之后,最好验证一下是否安装成功,成功后,再进行下一步,否则后边容易出错,且难定位。

1.2 配置环境,安装需要的库

1.2.1 创建虚拟环境

创建虚拟环境

1.2.2 进入该虚拟环境

condaactivateopenpcdet

1.2.3 安装pytorch

注:安装的是gpu版本,安装之后可以测试一下,torch是否能调用cuda。

安装命令,建议去官网复制粘贴,不容易出现cuda和torch版本不匹配的问题。我没有换源,直接用下边的命令行,下载安装也非常快。

1.2.4 安装spconv

这一步比较容易出现问题。目前spconv出了2.0以上版本,而spconv2.只支持cuda10.2以上版本。

如果cuda版本合适,直接运行pip安装即可,像我的系统安装的是cuda10.1,只能老老实实下载原始的版本。

找个文件夹,开始安装spconv1.2:

#安装libboost
sudo apt-get install libboost-all-dev
# 下载spconv,并切换分支
git clone -b v1.2.1 https://ghproxy.com/https://github.com/traveller59/spconv.git
cd spconv
# spconv项目中的third_party对应的目录中有三个文件夹是空的,删除了就行;
#下载pybind11这个包替换掉空文件,并把pybind11放入
cd third_party
git clone https://ghproxy.com/https://github.com/pybind/pybind11
cd .. #退回
python3 setup.py bdist_wheel
#如setup.py这一步报错,可能需要你删掉build/ dist/ spconv.egg-info/,这几个文件夹之后再编译
cd ./dist
pipinstallspconv-1.2.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl#先检查一下dist里边的文件,有可能是空的
如果你所用的机子,可以安装spconv2.x:
方法一(pip安装):
pip install spconv-cu102 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
方法二(源码安装):
#cumm
安装git clone https://ghproxy.com/https://github.com/FindDefinition/cumm
cd ./cumm
pip install -e .


#spconv安装
git clone https://ghproxy.com/https://github.com/traveller59/spconv
cd ./spconv
pipinstall-e.
cuda版本对应的spconv版本:

e472b3cc-32c9-11ee-9e74-dac502259ad0.png

验证是否安装成功:

python
importspconv
1.3 安装OpenPCDet

命令:

gitclonehttps://ghproxy.com/https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.git
cdOpenPCDet
pipinstall-rrequirements.txt
pythonsetup.pydevelop

注:numpy库不能太低,我的默认安装了1.16.0版本,后边报错信息不会直接显示numpy版本过低,而是显示No Module xxx,很难看出是numpy版本的问题。

验证pcdet是否安装成功:

python
importpcdet
02可视化部分

ros下的可视化,可以参考我另写的一篇博客。三维目标检测之ROS可视化

2.1 安装可视化库

首先需要安装可视化的库,mayavi或者open3d两者都可以,可以安装其中一个,也可以两个都安装。

我在安装mayavi的时候一直有问题,转而安装open3d,下边以open3d为例。

因为新版本不支持ubuntu16.04,所以我这里是指定的open3d版本号,这里要感谢这篇博客,之前没有考虑到open3d的版本选择跟ubuntu的版本号也有关系。

如果不是ubuntu18.04及以上版本,open3d的版本就可以高一些了。

conda install -c open3d-admin open3d==0.9.0
pipinstallopen3d-python

注:open3d的安装用conda来安装,pip安装一直会出问题。

验证open3d是否安装成功:

python
importopen3d

如果有错误,可以到文中的第三部分(问题汇总),查看原因,可能是open3d版本不对,也可能是调用了~/.local中的open3d库。

tools/demo.py文件中,优先使用的是open3d,如下图所示,如果想要用mayavi这个库的话,需要把try部分删了,只用except里边的部分。

e48c2e10-32c9-11ee-9e74-dac502259ad0.png

2.2 测试

从官方下载,想要测试的网络模型。

e49bf2e6-32c9-11ee-9e74-dac502259ad0.png

将训练模型和测试的点云数据放在合适的位置,执行下边的命令。

python3 demo.py
 --cfg_file cfgs / kitti_models / pointpillars.yaml 
  --ckpt pointpillars.pth 
--data_path${POINT_CLOUD_DATA}
我用的数据是kitti数据集中的000000.bin,选用pointpillars来进行测试;

测试结果:

e4f6d8be-32c9-11ee-9e74-dac502259ad0.png

03问题汇总

3.1 mayavi的问题:python3.8安装mayavi4.7.3

安装的顺序,安装的版本都有一定的要求,这几个的先后编译顺序不能颠倒。

pip install vtk==8.1.2 # 自动安装的vtk是9,会产生冲突
pip install mayavi==4.7.3
pipinstallPyQt5
报错信息:
AttributeError:typeobject'DialogCode'hasnoattribute'Accepted'
这个问题,我一直没解决,网上很多方法,在我的机子上都解决不了。

3.2 Open3d的问题:

如果遇到类似下边的情况,大概率为open3d版本问题导致。

情况一:

AttributeError:'open3d.geometry.PointCloud()'objecthasnoattribute'voxel_down_sample'

情况二:

ImportError:/lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6:version`GLIBC_2.27'notfound(requiredby/home/xxxx/xxxx/lib/python3.7/site-packages/open3d/open3d_pybind.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so)

e5055510-32c9-11ee-9e74-dac502259ad0.png

我在第二个问题上卡了一段时间,明明版本什么都对了呀,为啥运行demo.py的时候还是出错。

另外,因为我之前安装过open3d,所以在~/.local中有一个版本错误的open3d,在运行demo程序的时候,需要加上-s,-s可以让Python不去查找用户目录中的库。

python-sdemo.py

如何运行python而不在其模块搜索路径中包含~/.local/lib/pythonX.Y/sitepackages

3.3 运行demo时出错

情况一:段错误(核心已转储)

(pcdet) auto@auto-System-Product-Name:~/OpenPCDet/tools$ python demo.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pv_rcnn.yaml --ckpt pv_rcnn_8369.pth --data_path ../data/kitti/testing/velodyne/000008.bin
2022-03-06 2126,628  INFO -----------------Quick Demo of OpenPCDet-------------------------
2022-03-06 2126,628  INFO Total number of samples:    1
/home/auto/anaconda3/envs/pcdet/lib/python3.7/site-packages/torch/functional.py UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at ../aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:2157.)
 return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]
2022-03-06 2129,122  INFO ==> Loading parameters from checkpoint pv_rcnn_8369.pth to CPU
2022-03-06 2129,154  INFO ==> Done (loaded 367/367)
2022-03-06 2129,300  INFO Visualized sample index:    1
段错误 (核心已转储)

责任编辑:彭菁

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