나는 문제를 해결했다. 문제는 없었습니다. 간단하고 어리석게도 내 PYTHONPATH에 오타가 있었습니다. 나는 그것을 고쳤고 이제 제대로 작동합니다. 이 훌륭한 자료에 감사드립니다!

설치하는 동안 모든 명령을 적어 두었으므로 이것이 버그 연구에 도움이 될 수 있다고 생각했습니다. 해결하신거 봤습니다. 그러나 이것은 지침으로 다른 사람들에게 도움이 될 수 있습니다. 모두에게 행운을 빕니다!

시스템 정보

• Amazon AWS 인스턴스 g3.4xlarge(NVIDIA Tesla M60)
• 우분투 16.04

설치

Caffe2 문서 와

NVIDIA 드라이버 업데이트

드라이버 다운로드

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

종속성 설치

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

쿠다 설치

링크: http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/
최신 버전을 검색합니다. 가능한 경우 cuda 8을 사용하십시오. cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb를 사용했습니다.

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

cuDNN 설치

최신 버전 검색: 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

카페2 설치

Caffe2의 빠른 개발로 인해 저장소를 마지막 빌드 전달 버전으로 재설정해야 할 수도 있습니다. Caffe2 GitHub 저장소 에서 확인할 수 있습니다. README.md 상단에 있는 빌드 통과/실패 아이콘을 클릭합니다. 왼쪽에서 마지막 빌드를 확인하고 마지막 통과 빌드를 선택할 수 있습니다. 빌드를 클릭하고 커밋 번호를 복사합니다.

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

환경 변수 설정

다음 행을 .bashrc에 추가하십시오.

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

Caffe2 및 GPU 테스트

Caffe2 설치 테스트:

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

GPU 설치를 테스트합니다. 반환 값은 0보다 커야 합니다.

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

Detectron 종속성 설치

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

.bashrc에 라인 추가:

export COCOAPI=$WANTED-DIRECTORY/cocoapi

이 디렉토리의 coco 웹사이트에서 데이터를 다운로드하는 것을 잊지 마십시오. 데이터 README.md에 설명된 구조

디텍트론 설치

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

설치 확인

python2 detectron/tests/test_spatial_narrow_as_op.py

나는 내가 어떤 사람들을 도울 수 있기를 바랍니다 :)

@genekogan

AWS의 AMI 플랫폼에서 탐지기를 구축하려고 할 때도 동일한 문제가 있습니다.
내 PYTHONPATH가 올바른지 확실하지 않습니다.
여기 내 PYTHONPATH가 있습니다:/home/ec2-user/src/caffe2/build

"build" 디렉토리에 무엇이 포함되어야 하는지 궁금합니다.
내 "빌드" 디렉토리에 포함된 파일은 다음과 같습니다.

그들은 당신과 동일합니까?

감사 해요!

${CAFFE2_ROOT}/build를 포함하도록 PYTHONPATH 또는 pth 파일 설정

사용자 지정 Caffe2 CPU 또는 GPU 연산자 라이브러리를 찾을 수 없음: AssertionError: '/path/to/to/detectron/build/libcaffe2_detectron_custom_ops_gpu.so'에서 사용자 지정 작업 라이브러리를 찾을 수 없지만 test_zero_even_op.py를 실행할 때 발견되지만 다른 테스트는 통과할 수 있음, Detectron 작업 라이브러리 : /usr/local/lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so를 찾았습니다. 아이디어 좀 주시겠어요?

@genekogan 도와주시겠어요? 일반 테스트는 모두 "/usr/local/lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so found" 정보와 함께 통과합니다. 그러나 사용자 지정 작업을 테스트하고 test_zero_even_op.py를 실행하면 "Custom ops lib not found at '/path/to/to/detectron/build/libcaffe2_detectron_custom_ops_gpu" 오류가 발생합니다.

@ ym547559398 나는 당신이 얻는 특정 오류가 확실하지 않습니다. @huhai463127310이 말한 대로 내 문제를 해결했습니다. ${CAFFE2_ROOT}/build를 포함하도록 PYTHONPATH를 설정했는지 확인하세요.

@genekogan 감사합니다! 나는 그것을 해결했다. 아주 간단한 갈등~

caffe2가 pytorch에 통합되었으므로 여전히 동일한 문제가 발생합니다. 최신 소스에서 pytorch를 컴파일했지만 detetron simple_infer를 실행하면 여전히 detectron_ops를 찾지 못하는 것에 대해 불평합니다(내 경우에는 GPU 없음)

@mehditlili PYTHONPATH를 설정하셨습니까? 아니면 확장된 작업이 부족하다고 생각하고 작업 폴더를 사용하고 확장된 작업을 빌드하는 방법에 도움이 되는 가이드가 있습니까?

@mattifrind

conda를 통한 pytorch/caffe2 배포는 공식적이므로 해당 ops 모듈을 찾기 위한 추가 설정이 없어야 합니다. libcaffe2_detectron_ops_gpu.so 는 표준 PATH 환경을 통해 찾을 수 있지만 pytorch 설치 경로는 기본적으로 사용자 개입 없이 검색되어야 합니다. 런타임에 pytorch sys.path.insert(0, torch.__path__[0] 의 설치 경로를 삽입하기

내 문제는 Detectron이 분명히 Caffe2/core의 헤더 파일을 원하지만 Anacdona의 Pytorch 공식 빌드에는 Caffe2/core가 포함되어 있지 않다는 것입니다. 추가 pytorch 설치를 수행하고 해당 경로를 Caffe2_Dir에 추가해야 합니까?

~/.conda/envs/dl/lib/python2.7/site-packages" 디렉토리에 "torch.pth"를 추가하여 이 문제를 해결했습니다. "libcaffe2_detectron_ops_gpu.so"가 "site-packages/torch" 디렉토리에 있기 때문입니다.

torch.pth에는 하나의 경로만 포함되어 있습니다.
/home/ruixin/.conda/envs/dl/lib/python2.7/site-packages/torch

추신: 이 오류는 아래 기능을 실행합니다. "ops_path = os.path.join(prefix, 'lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so')"가 .so 파일을 가져오는 것을 볼 수 있습니다.

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

귀하의 제안을 시도했지만 작동하지 않았고 동일한 오류가 발생합니다.
누구든지 제안할 다른 해결 방법이 있습니까?

@zabatani

libcaffe2_detectron_ops_gpu.so 이 lib/ 아래의 torch.__path__[0] lib/ 경로에 있는지 확인합니까?
설치에 따라 다른 위치에 있거나 torch.__path__ 여러 항목이 있을 수 있습니다.
내용을 인쇄하고 나열하여 위치를 찾습니다.
또는 환경 변수 PATH에 추가할 수 있습니다.

pytorch-nightly를 설치하여 caffe2를 사용하는 경우 libcaffe2_detectron_ops_gpu.so ( /home/ruixin/.conda/envs/dl/lib/python2.7/site-packages/torch 와 같은 위치에 있음)를 /usr/lib 또는 가상 환경의 lib 복사하거나 연결할 수 있습니다
그것은 나를 위해 작동합니다.

PYTHONPATH 환경 변수를 추가한 후: /path/to/pytorch/build, 테스트 통과

@suica 그것은 나를 위해 일했습니다. /ur/lib 링크를 넣을 수 없으며 virtualenv 대신 conda를 사용하고 있습니다. 나는 그것을 /path/to/conda/env/lib 넣고 작동합니다. 감사 해요!

@genekogan 감사합니다! 아주 간단한 갈등을 해결했습니다~

발생한 문제를 어떻게 해결했습니까?

나는 같은 문제가 있지만 colab에서 어떤 아이디어가 있습니까?

@genekogan 도와주시겠어요? 일반 테스트는 모두 "/usr/local/lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so found" 정보를 전달합니다. 그러나 사용자 지정 작업을 테스트하고 test_zero_even_op.py를 실행하면 "사용자 지정 작업 라이브러리를 '/path/to/to/detectron/build/libcaffe2_detectron_custom_ops_gpu에서 찾을 수 없습니다"라는 오류가 발생합니다.
이 문제를 어떻게 해결하셨는지 알려주실 수 있나요? 저도 같은 오류가 발생했습니다

@genekogan 도와주시겠어요? 일반 테스트는 모두 "/usr/local/lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so found" 정보를 전달합니다. 그러나 사용자 지정 작업을 테스트하고 test_zero_even_op.py를 실행하면 "사용자 지정 작업 라이브러리를 '/path/to/to/detectron/build/libcaffe2_detectron_custom_ops_gpu에서 찾을 수 없습니다"라는 오류가 발생합니다.
이 문제를 어떻게 해결하셨는지 알려주실 수 있나요? 저도 같은 오류가 발생했습니다

해결할 수 없습니다, 죄송합니다.

다음을 사용하여 네트워크를 훈련하려고 할 때도 동일한 오류가 발생합니다.
python2 도구/train_net.py \
--cfg 구성/DensePose_ResNet50_FPN_single_GPU.yaml \
OUTPUT_DIR /tmp/검출기 출력
Detectron 및 caffe2 설치 테스트 모두 성공적으로 통과했습니다.
오류 출력:
발견된 Detectron ops 라이브러리: /usr/local/lib/python2.7/site-packages/torch/lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so
역추적(가장 최근 호출 마지막):
파일 "/usr/local/densepose/tools/train_net.py", 35행,
c2_utils.import_custom_ops()
import_custom_ops의 파일 "/usr/local/densepose/detectron/utils/c2.py", 39행
custom_ops_lib = envu.get_custom_ops_lib()
get_custom_ops_lib의 파일 "/usr/local/densepose/detectron/utils/env.py", 85행
'\'{}\''.format(custom_ops_lib)에서 사용자 지정 작업 라이브러리를 찾을 수 없습니다.
AssertionError: '/usr/local/densepose/build/libcaffe2_detectron_custom_ops_gpu.so'에서 사용자 지정 작업 라이브러리를 찾을 수 없습니다.

@genekogan 감사합니다! 나는 그것을 해결했다. 아주 간단한 갈등~

@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 발견.在'/ path / to / to / detectron / build / libcaffe2_detectron_custom_ops_gpu中找到自定义操作库”。
이 문제를 어떻게 해결하셨는지 말씀해 주시겠습니까? 나는 같은 오류가 발생했습니다

그리고 'libcaffe2_detectron_custom_ops_gpu.so' 파일을 찾을 수 없는 것 같습니다. caffe2/pytorch가 PYTHONPATH 환경 변수에 있는지 확인했습니다.

해결책을 찾았습니다

/라이브러리/densepose/detectron/utils/env.py에 대한 경로
19행 편집
_CMAKE_INSTALL_PREFIX = '/usr/lib'
에게
_CMAKE_INSTALL_PREFIX = 'cmake 또는 setup.py 파일을 사용하여 빌드한 pytorch의 lib 폴더 경로/'
그리고 다시 실행:)

caffe2에 detectron 모듈이 없습니다. pytorch를 통해 caffe2를 설치했습니다. 제대로 설치되고 있지만 감지기 모듈이 없습니다. 도움을 받을 수 있나요?

미리 감사드립니다

여러분, 이 코드 블록의 목표는 "libcaffe2_detectron_ops_gpu.so" 파일을 찾는 것입니다.
", 그래서 그냥 이렇게 하세요:

1. 스스로 파일 찾기: find / -name libcaffe2_detectron_ops_gpu.so
2. 검색 목록에 검색 결과 추가

@genekogan 감사합니다! 나는 그것을 해결했다. 아주 간단한 갈등~

그것을 해결하는 방법, 나는 같은 문제가 있습니다, 감사합니다