मैंने समस्या हल की। कोई समस्या नहीं थी, मैं बस और मूर्खता से अपने पायथनपैथ में एक टाइपो था। मैंने इसे ठीक किया और अब यह ठीक से काम करता है। इस महान संसाधन के लिए धन्यवाद!

मैंने अपने इंस्टॉलेशन के दौरान सभी कमांड को नीचे लिखा था, इसलिए मैंने सोचा कि इससे आपको बग रिसर्च में मदद मिल सकती है। मैंने देखा है कि आपने इसे हल कर लिया है। लेकिन शायद यह दूसरों को दिशानिर्देश के रूप में मदद कर सकता है। सबको सौभाग्य प्राप्त हो!

व्यवस्था जानकारी

• Amazon AWS इंस्टेंस g3.4xlarge (NVIDIA Tesla M60)
• उबंटू 16.04

इंस्टालेशन

मैंने एक दिशानिर्देश के रूप में Caffe2 प्रलेखन और

NVIDIA ड्राइवर अपडेट करें

ड्राइवर डाउनलोड करें

sudo dpkg -i nvidia-diag-driver-local-repo-ubuntu1604_375.66-1_amd64.deb
sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

निर्भरता स्थापित करना

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y --no-install-recommends build-essential cmake git libgoogle-glog-dev libgtest-dev libiomp-dev libleveldb-dev liblmdb-dev libopencv-dev libopenmpi-dev libsnappy-dev libprotobuf-dev openmpi-bin openmpi-doc protobuf-compiler python-dev python-pip
sudo pip install setuptools future numpy protobuf enum networkx
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags-dev

CUDA स्थापित करें

लिंक: http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/
नवीनतम संस्करण खोजें। यदि संभव हो तो cuda 8 का उपयोग करें। मैंने उपयोग किया: cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb

wget "http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/..." //add selected file name
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-8-0

सीयूडीएनएन स्थापित करें

नवीनतम संस्करण के लिए खोजें: https://developer.nvidia.com/cudnn

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v5.1/cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo tar -xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz -C /usr/local
rm cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz && sudo ldconfig

Caffe2 स्थापित करें

Caffe2 के तेजी से विकास के कारण, आपको रिपॉजिटरी को अंतिम बिल्ड पासिंग संस्करण में रीसेट करने की आवश्यकता हो सकती है। आप इसे Caffe2 GitHub रिपॉजिटरी पर देख सकते हैं। README.md के शीर्ष पर बिल्ड पासिंग/फेलिंग आइकन पर क्लिक करें। बाईं ओर आप अंतिम बिल्ड की जांच कर सकते हैं और अंतिम पासिंग बिल्ड का चयन कर सकते हैं। बिल्ड पर क्लिक करें और कमिट नंबर को कॉपी करें।

Go to your selected installation directory: cd directory
git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git && cd caffe2
git reset --hard $COMMIT_NUMBER //unnecessary when builds passing
sudo make -j16 //exchange 16 by your number of cores
cd build && sudo make install

पर्यावरण चर सेट करें

इन पंक्तियों को .bashrc में जोड़ें:

export PYTHONPATH=/usr/local
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ubuntu/caffe2/build
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH

Caffe2 और GPU का परीक्षण करें

अपनी Caffe2 स्थापना का परीक्षण करें:

python2 -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"

GPU स्थापना का परीक्षण करें। वापसी मान 0 से बड़ा होना चाहिए:

python2 -c 'from caffe2.python import workspace; print(workspace.NumCudaDevices())'

डिटेक्टर निर्भरताएं स्थापित करें

sudo pip install numpy>=1.13 pyyaml>=3.12 matplotlib opencv-python>=3.2 setuptools Cython mock scipy
sudo git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git $WANTED-DIRECTORY/cocoapi
cd $WANTED-DIRECTORY/cocoapi/PythonApi
sudo -H make install
sudo python setup.py install

.bashrc में लाइन जोड़ें:

export COCOAPI=$WANTED-DIRECTORY/cocoapi

इस निर्देशिका में कोको वेबसाइट से डेटा डाउनलोड करना न भूलें। डेटा में वर्णित संरचना README.md

डिटेक्टर स्थापित करें

git clone https://github.com/facebookresearch/detectron detectron
cd detectron/lib && sudo make -j16

स्थापना की जाँच करें

python2 detectron/tests/test_spatial_narrow_as_op.py

आशा है कि मैं कुछ लोगों की मदद कर सकता हूँ :)

@genekogan

मेरे पास एक ही समस्या है जब मैं एडब्ल्यूएस के एएमआई के मंच पर डिटेक्टर बनाने की कोशिश करता हूं।
मुझे यकीन नहीं है कि मेरा पायथनपैथ सही है
यहाँ मेरा पायथनपैथ है:/होम/ईसी2-उपयोगकर्ता/src/caffe2/बिल्ड

मैं सोच रहा हूं कि "बिल्ड" निर्देशिका में क्या शामिल होना चाहिए?
यहाँ वे फ़ाइलें हैं जो मेरी "बिल्ड" निर्देशिका में शामिल हैं:

क्या वे आपके जैसे ही हैं?

धन्यवाद!

${CAFFE2_ROOT}/build . को शामिल करने के लिए PYTHONPATH या pth फ़ाइल सेट करें

कस्टम Caffe2 CPU या GPU ऑपरेटर lib नहीं मिला: AssertionError: कस्टम ऑप्स लिब '/path/to/to/detectron/build/libcaffe2_detectron_custom_ops_gpu.so' पर नहीं मिला जब test_zero_even_op.py चलाते हैं लेकिन अन्य परीक्षण पास हो सकते हैं, Detectron ops lib : /usr/local/lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so मिला। क्या आप मुझे कुछ विचार दे सकते हैं?

@genekogan क्या आप मेरी मदद कर सकते हैं? सामान्य परीक्षण सभी जानकारी "/usr/local/lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so मिला" के साथ पास होते हैं। हालांकि, जब मैं कस्टम सेशन का परीक्षण करता हूं और test_zero_even_op.py चलाता हूं, तो यह त्रुटि "/path/to/to/detectron/build/libcaffe2_detectron_custom_ops_gpu" पर "कस्टम ऑप्स लिब नहीं मिला" त्रुटि फेंकता है।

@ ym547559398 मुझे आपके द्वारा प्राप्त की जा रही विशिष्ट त्रुटि के बारे में निश्चित नहीं है। मैंने अपनी समस्या को ठीक उसी के साथ हल किया जो @ huhai463127310 ने कहा था: सुनिश्चित करें कि आपने ${CAFFE2_ROOT}/build को शामिल करने के लिए PYTHONPATH सेट किया है

@genekogan धन्यवाद! मैंने इसे हल कर लिया है। एक बहुत ही सरल संघर्ष~

मुझे अब भी वही समस्या है कि caffe2 को पाइटोरच में एकीकृत किया गया है, मैंने नवीनतम स्रोत से पाइटोरच को संकलित किया है, लेकिन डिटेट्रॉन simple_infer चलाने से अभी भी डिटेक्ट्रोन_ऑप्स नहीं मिलने की शिकायत है (मेरे मामले में कोई जीपीयू नहीं)

@mehditlili क्या आपने PYTHONPATH सेट किया है? या फिर, मुझे लगता है कि हमारे पास कुछ विस्तारित ऑप्स की कमी है, और हमारे पास ऑप्स फ़ोल्डर का उपयोग करने और विस्तारित ऑप्स बनाने में मदद करने के लिए एक गाइड है?

@mattifrind

चूंकि कोंडा के माध्यम से pytorch/caffe2 वितरण आधिकारिक है, इसलिए उन ऑप्स मॉड्यूल का पता लगाने के लिए कोई अतिरिक्त सेटअप नहीं होना चाहिए। जबकि libcaffe2_detectron_ops_gpu.so को मानक PATH env के माध्यम से खोजा जा सकता है, pytorch स्थापना पथ को डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोगकर्ता के हस्तक्षेप से खोजा जाना चाहिए। रन टाइम पर pytorch sys.path.insert(0, torch.__path__[0] का इंस्टॉलेशन पथ डालने से डिटेक्टर ऑप्स (नवीनतम रिलीज) मिलना सुनिश्चित हो जाएगा।

मेरी समस्या यह है कि डिटेक्टर स्पष्ट रूप से कैफे 2/कोर में हेडर फाइल चाहता है, लेकिन एनाकडोना में पायटोरच के आधिकारिक निर्माण में कैफे 2/कोर शामिल नहीं है। क्या मुझे Caffe2_Dir पर उस पथ को स्थापित करने और जोड़ने के लिए एक अतिरिक्त pytorch करने की आवश्यकता है?

मैंने ~/.conda/envs/dl/lib/python2.7/site-packages" निर्देशिका में "torch.pth" जोड़कर इस समस्या को हल किया। क्योंकि "libcaffe2_detectron_ops_gpu.so" "साइट-पैकेज/टॉर्च" निर्देशिका में है।

मशाल.पीटीएच में केवल एक पथ है:
/home/ruixin/.conda/envs/dl/lib/python2.7/site-packages/torch

पीएस: यह त्रुटि नीचे दिए गए फ़ंक्शन को चलाएगी। आप .so फ़ाइल प्राप्त करने के लिए "ops_path = os.path.join(prefix, 'lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so')" देख सकते हैं।

def get_detectron_ops_lib():
    """Retrieve Detectron ops library."""
    # Candidate prefixes for the detectron ops lib path
    # print("=> path list = :\n", _CMAKE_INSTALL_PREFIX, "\n", sys.prefix, '\n', sys.exec_prefix, '\n', sys.path)
    prefixes = [_CMAKE_INSTALL_PREFIX, sys.prefix, sys.exec_prefix] + sys.path
    # Search for detectron ops lib
    # print("=> prefixes = {}".format(prefixes))
    for prefix in prefixes:
        ops_path = os.path.join(prefix, 'lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so')
        # print("=> ops_path = {}".format(ops_path))
        if os.path.exists(ops_path):
            # TODO(ilijar): Switch to using a logger
            print('Found Detectron ops lib: {}'.format(ops_path))
            break
    assert os.path.exists(ops_path), \
        ('Detectron ops lib not found; make sure that your Caffe2 '
         'version includes Detectron module')
    return ops_path

@farleylai

मैंने आपके सुझाव की कोशिश की है लेकिन यह काम नहीं किया और मुझे वही त्रुटि मिल रही है।
क्या किसी के पास सुझाव देने के लिए कोई अन्य समाधान है?

@zabatani

क्या आप सुनिश्चित करते हैं कि libcaffe2_detectron_ops_gpu.so lib/ अंतर्गत torch.__path__[0] के पथ में है?
आपकी स्थापना के आधार पर, यह कहीं और हो सकता है या आपके पास torch.__path__ में एकाधिक प्रविष्टियां हो सकती हैं।
सामग्री का प्रिंट आउट लें और यह पता लगाने के लिए सूचीबद्ध करें कि यह कहां है।
वैकल्पिक रूप से, आप इसे env वेरिएबल PATH में जोड़ सकते हैं।

यदि आप pytorch-nightly स्थापित करके caffe2 का उपयोग कर रहे हैं, तो आप libcaffe2_detectron_ops_gpu.so (यह कहीं /home/ruixin/.conda/envs/dl/lib/python2.7/site-packages/torch ) से /usr/lib या आभासी वातावरण के lib को कॉपी या लिंक कर सकते हैं।
इससे मेरा काम बनता है।

PYTHONPATH पर्यावरण चर जोड़ने के बाद: /path/to/pytorch/build, परीक्षण पास हुआ

@suica जिसने मेरे लिए काम किया। मैं लिंक को /ur/lib में नहीं डाल सका और मैं वर्चुअलएन्व के बजाय कोंडा का उपयोग कर रहा हूं। मैंने इसे /path/to/conda/env/lib और यह काम करता है। धन्यवाद!

@genekogan धन्यवाद! मैंने एक बहुत ही सरल संघर्ष सुलझा लिया है~

आपके सामने आई समस्या का समाधान आपने कैसे किया?

मुझे भी यही समस्या है लेकिन कोलाब में, कुछ विचार?

@genekogan क्या आप मेरी मदद कर सकते हैं? सामान्य परीक्षण सभी जानकारी "/usr/local/lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so मिला" पास करते हैं। हालांकि, जब मैं कस्टम ऑपरेशन का परीक्षण करता हूं और test_zero_even_op.py चलाता हूं, तो यह त्रुटि फेंकता है "कस्टम ऑपरेशन लाइब्रेरी '/पथ/से/से/डिटेक्ट्रॉन/बिल्ड/libcaffe2_detectron_custom_ops_gpu" में नहीं मिली थी।
क्या आप मुझे बता सकते हैं कि आपने इस समस्या को कैसे हल किया? मुझे उसी त्रुटि का सामना करना पड़ा

@genekogan क्या आप मेरी मदद कर सकते हैं? सामान्य परीक्षण सभी जानकारी "/usr/local/lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so मिला" पास करते हैं। हालांकि, जब मैं कस्टम ऑपरेशन का परीक्षण करता हूं और test_zero_even_op.py चलाता हूं, तो यह त्रुटि फेंकता है "कस्टम ऑपरेशन लाइब्रेरी '/पथ/से/से/डिटेक्ट्रॉन/बिल्ड/libcaffe2_detectron_custom_ops_gpu" में नहीं मिली थी।
क्या आप मुझे बता सकते हैं कि आपने इस समस्या को कैसे हल किया? मुझे उसी त्रुटि का सामना करना पड़ा

मैं हल नहीं कर सकता, क्षमा करें।

जब मैं नेटवर्क का उपयोग करके प्रशिक्षित करने का प्रयास करता हूं तो मुझे भी यही त्रुटि होती है:
python2 टूल्स/train_net.py \
--cfg configs/DensePose_ResNet50_FPN_single_GPU.yaml \
OUTPUT_DIR /tmp/डिटेक्ट्रॉन-आउटपुट
Detectron और caffe2 स्थापना परीक्षण दोनों सफलतापूर्वक पास हो गए।
त्रुटि आउटपुट:
डिटेक्ट्रॉन ऑप्स लिब मिला: /usr/local/lib/python2.7/site-packages/torch/lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so
ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "/usr/local/densepose/tools/train_net.py", लाइन 35, in
c2_utils.import_custom_ops ()
फ़ाइल "/usr/local/densepose/detectron/utils/c2.py", लाइन 39, import_custom_ops में
custom_ops_lib = envu.get_custom_ops_lib ()
फ़ाइल "/usr/local/densepose/detectron/utils/env.py", लाइन 85, get_custom_ops_lib में
'कस्टम ऑप्स lib \'{}\'' पर नहीं मिला।format(custom_ops_lib)
अभिकथन त्रुटि: कस्टम ऑप्स लिब '/usr/स्थानीय/घना/बिल्ड/libcaffe2_detectron_custom_ops_gpu.so' पर नहीं मिला

@genekogan धन्यवाद! मैंने इसे हल कर लिया है। एक बहुत ही सरल संघर्ष~

@genekogan你能帮帮我吗？一般测试全部通过信息“/usr/local/lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so मिला”。但是，当我测试自定义操作并运行test_zero_even_op.py时，它会抛出错误“未'/ पथ / से / से / डिटेक्टर / बिल्ड / libcaffe2_detectron_custom_ops_gpu中找到自定义操作库"。
क्या आप मुझे बता सकते हैं कि आपने इस समस्या को कैसे हल किया? मुझे एक ही त्रुटि का सामना करना पड़ा है

और मुझे 'libcaffe2_detectron_custom_ops_gpu.so' फ़ाइल नहीं मिल रही है। मैंने सत्यापित किया कि caffe2/pytorch PYTHONPATH पर्यावरण चर में हैं।

समाधान मिल गया

फ़ाइल में/लाइब्रेरी के लिए पथ/घना/डिटेक्ट्रॉन/बर्तन/env.py
संपादित पंक्ति 19
_CMAKE_INSTALL_PREFIX = '/ usr/lib'
प्रति
_CMAKE_INSTALL_PREFIX = 'pytorch के lib फ़ोल्डर का पथ जिसे आपने cmake या setup.py file/' का उपयोग करके बनाया है।
और फिर से चलाओ :)

मेरे पास caffe2 में डिटेक्टर मॉड्यूल नहीं है। मैंने pytorch के माध्यम से caffe2 स्थापित किया है। यह ठीक से स्थापित हो रहा है लेकिन इसमें डिटेक्टर मॉड्यूल नहीं है। क्या मुझे कोई मदद मिल सकती है।

अग्रिम में धन्यवाद

अरे दोस्तों, इस कोड ब्लॉक का लक्ष्य "libcaffe2_detectron_ops_gpu.so" फ़ाइल ढूंढना है
", तो बस यह करें:

1. फ़ाइल को स्वयं खोजें: खोजें / -नाम libcaffe2_detectron_ops_gpu.so
2. खोज परिणाम को खोज सूची में जोड़ें

@genekogan धन्यवाद! मैंने इसे हल कर लिया है। एक बहुत ही सरल संघर्ष~

इसे कैसे हल करें, मुझे भी यही समस्या है, धन्यवाद