装不了 pytorch=0.4.0？ ubuntu下基于 cuda=92 和 pytorch=1.2 配置环境跑通 CornerNet 训练和测试流程步骤详解（包括GPU限制问题详解）

本文链接：https://blog.csdn.net/jsk_learner/article/details/102469614

本文详细介绍了在Ubuntu系统中，基于CUDA 9.2和PyTorch 1.2配置CornerNet环境的过程，包括环境搭建、Corner Pooling编译错误的解决、GPU限制代码修改和模型训练与测试的步骤。文章特别强调了在PyTorch版本升级后编译Corner Pooling时遇到的问题及其解决方案。

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ubuntu下跑通CornerNet的流程步骤

CornerNet 官方github链接

CornerNet 论文地址

环境配置

写这篇博客原因？

为什么要写这样一篇博客？

一是记录自己的学习过程，二是因为CornerNet是基于pytorch 0.4.0写的，其中的某些C++和Cuda API在1.0之后已经变化，所以在编译corner pooling的时候会遇到问题，真让人头大，不过没关系，这篇博客将教你如何解决该问题。

下载下来官方github代码后，根目录下有这样一个文件：

里面含有跑通CornerNet所需要的的第三方库，但是你仔细看其中的关于cuda和pytorch的第三方库，你会发现，其安装的是基于cuda8.0和pytorch 0.4.0的第三方库，万一你不幸装的是cuda 9.0及以上，难道你为了跑通个CornerNet再去重装cuda吗？虽然这样也可以，但是就有点太麻烦了。

更改conda_packagelist.txt

不过，如果不想重装的话，接着往下看。
在这里插入图片描述
打开conda_packagelist.txt，删除如下四个第三方库链接，然后你可以自己去装最重要的pytroch和torchvision。

https://conda.anaconda.org/caffe2/linux-64/caffe2-cuda8.0-cudnn7-0.8.dev-py36_2018.05.14.tar.bz2

https://repo.continuum.io/pkgs/free/linux-64/cudatoolkit-8.0-3.tar.bz2

https://conda.anaconda.org/pytorch/linux-64/pytorch-0.4.0-py36_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_1.tar.bz2

https://conda.anaconda.org/pytorch/linux-64/torchvision-0.2.1-py36_1.tar.bz2

conda下基于conda_packagelist.txt创建新环境

cd进入下载后的cornernet文件夹下：

打开terminal，执行：

conda create --name CornerNet --file conda_packagelist.txt

在这里插入图片描述

至此，cornernet所需要的大部分的第三库已经安装成功。

安装pytorch 1.2 和torchvision

这方面我们要参考pytorch官网：

不知道为什么，在我创建的虚拟环境cornernet中使用pip安装时，虽然是python3环境，但是需要将pip3改为pip，暂时不知道什么原因。

执行如下命令即可：

pip install torch==1.2.0+cu92 torchvision==0.4.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

在这里插入图片描述

这个装的话，比较快，毕竟是从pytorch官网直接获取安装包。

编译Corner Pooling-（用pytorch=1.x的这里是个大坑，请注意！）

这一步确实遇到了问题，毕竟官方代码是基于pytorch 0.4.0写的，我装的是pytorch 1.2.0，有问题也在意料之中。

按照原始代码直接编译，error

执行：

cd <CornerNet dir>/models/py_utils/_cpools/
python setup.py install --user

问题如下：

src/top_pool.cpp: In function ‘std::vectorat::Tensor top_pool_backward(at::Tensor, at::Tensor)’:
src/top_pool.cpp:44:41: error: could not convert ‘at::CUDA((c10::ScalarType)6)’ from ‘at::DeprecatedTypeProperties’ to ‘c10::IntArrayRef {aka c10::ArrayRef}’
auto max_val = at::zeros(torch::CUDA(at::kFloat), {batch, channel, width});
^
src/top_pool.cpp:45:41: error: could not convert ‘at::CUDA((c10::ScalarType)4)’ from ‘at::DeprecatedTypeProperties’ to ‘c10::IntArrayRef {aka c10::ArrayRef}’
auto max_ind = at::zeros(torch::CUDA(at::kLong), {batch, channel, width});
^
src/top_pool.cpp:57:44: error: could not convert ‘at::CUDA((c10::ScalarType)0)’ from ‘at::DeprecatedTypeProperties’ to ‘c10::IntArrayRef {aka c10::ArrayRef}’
auto gt_mask = at::zeros(torch::CUDA(at::kByte), {batch, channel, width
^
src/top_pool.cpp:58:44: error: could not convert ‘at::CUDA((c10::ScalarType)6)’ from ‘at::DeprecatedTypeProperties’ to ‘c10::IntArrayRef {aka c10::ArrayRef}’
auto max_temp = at::zeros(torch::CUDA(at::kFloat), {batch, channel, width

在这里插入图片描述