搭建FCOS镜像

FCOS源码：https://github.com/tianzhi0549/FCOS

FCOS Installation & Requirements：https://github.com/tianzhi0549/FCOS/blob/master/INSTALL.md

一、建立 CUDA+cudnn镜像

github option1 给出的是CUDA 10.2的版本（其他版本也可，安装匹配的软件版本即可），结合本地环境，首先建立基础镜像，直接拉取nvidia docker官方镜像作为我们的系统镜像。

docker pull nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04

二、制作数据卷

建立了本地服务器的位置/data/g_y 和数据卷位置 /usr/Downloads的映射，实现了数据的共享和重用。

docker run -v /data/g_y:/usr/Downloads --name dataVol nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04 /bin/bash

docker inspect dataVol，查看数据卷的信息。

搭建FCOS镜像

注意：挂载到的数据卷的位置，如果与容器中的位置相同时，服务器挂载到数据卷的文件夹，会覆盖掉容器里的原来该文件夹的内容。

例如容器里也有/usr/Downloads文件夹，且文件夹下含有文件a，则服务器挂载过来的文件夹/data/g_y到容器的/usr/Downloads位置，该文件夹下只包含服务器/data/g_y的内容，文件a将不存在。

三、创建容器，挂载到dataVol数据卷

docker run -it --gpus all --name g_fcos --volumes-from dataVol nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04 /bin/bash

容器名为g_fcos，方便引用。同时更新源和相应的软件。

apt-get update apt-get upgrade apt-get install vim apt-get install wget curl git

update ：同步 /etc/apt/sources.list 和 /etc/apt/sources.list.d 中列出的源的索引，获取到最新的软件包。upgrade是根据update命令下载的metadata决定要更新什么包(同时获取每个包的位置)。

四、安装FCOS

根据FCOS Installation & Requirements 安装各种环境及编译FCOS。

1.FCOS应用conda 安装，则先安装anaconda。https://repo.anaconda.com 选择相应的conda下载安装。

wget -c https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh bash /usr/Downloads/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

出现的问题：Executing transaction: \ WARNING conda.core.envs_manager:register_env(46): Unable to register environment. Path not writable or missing. environment location: /root/anaconda3

该处为warning，同时也会显示“installation finished.” 。warning可不予处理，查看anaconda路径已写入到环境变量Path中，不影响后期使用。

2.在anaconda 中建立FCOS环境，用于安装FCOS。

conda create --name FCOS python=3.7

同时安装了python 3.7。

3.安装FCOS和coco 依赖项

pip install ninja yacs cython matplotlib tqdm

可根据conda list罗列已安装的模块，再选择安装上述依赖项。

4.安装pytorch

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

可根据pytorch官网https://pytorch.org/get-started/locally，选择相应的配置环境获取对应的pytorch安装链接。

5.安装pycocotools

git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git cd cocoapi/PythonAPI python setup.py build_ext install

6.安装FCOS

git clone https://github.com/tianzhi0549/FCOS.git cd FCOS python setup.py build develop --no-deps

等待编译成功。

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五、运行demo

wget https://cloudstor.aarnet.edu.au/plus/s/ZSAqNJB96hA71Yf/download -O FCOS_imprv_R_50_FPN_1x.pth python demo/fcos_demo.py

输出图片名和相应的前向处理时间，由于在容器里实现，直接保存生成的效果图再查看。

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六、提交容器，上传镜像

退出当前容器，exit。再提交至镜像。

docker commit g_FCOS XXXXXX:g_fcos

push到云端

docker push XXXXXX:g_fcos

七、安装、编译、运行demo过程中出现的问题：

1）File “/root/FCOS/fcos_core/modeling/rpn/fcos/inference.py”, line 69, in forward_for_single_feature_map

RuntimeError: view size is not compatible with input tensor’s size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(…) instead.

解决方法：用 .contiguous() 将view的tensor在内存中变成连续分布：

pre_nms_top_n = candidate_inds.contiguous.view(N, -1).sum(1)

2) csrc/cuda/deform_pool_cuda.cu(42): error: identifier “AT_CHECK” is undefined

解决方法：在报错文件的开头加上宏：

#ifndef AT_CHECK #define AT_CHECK TORCH_CHECK #endif

3）找不到文件报错

build时相应的文件都有，但在代码里嵌套了相对路径可能存在问题，按实际相对路径修改。

4）FCOS 编译成功，运行demo时opencv的问题

i) cv2.error: OpenCV(3.4.2) /tmp/build/80754af9/opencv-suite_74/work/modules/highgui/src/window.cpp:632: error: (-2:Unspecified error) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function ‘cvShowImage’

ii) File “/root/anaconda3/envs/FCOS_g/lib/python3.7/site-packages/cv2/__init__.py”, line 5, in

from .cv2 import *

ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

Available platform plugins are: xcb

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