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  • 对于Python的get-pip.py安装教程

    千次阅读 2020-07-07 13:23:24
    pip的安装以及使用pip安装包 -参考: https://blog.csdn.net/nmjuzi/article/details/79077164?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-...
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  • Py6S安装教程

    2020-02-01 18:01:26
    1. 安装6S 1.1 安装Fortran编译器 下载Fort99,解压提取出G77文件夹,把GnuWin32\bin写进环境变量。 下载GnuWin32,按照提示安装,把路径G77\bin写进环境变量。 如下图所示 1.2 下载6S源码并编译 下载6SV1.1源码并...

    Windows下Py6S安装教程:

    1. 安装Fortran编译器

    下载Fort99,解压提取出G77文件夹,把GnuWin32\bin写进环境变量。
    下载GnuWin32,按照提示安装,把路径G77\bin写进环境变量。
    如下图所示
    在这里插入图片描述

    2. 下载6S源码并编译

    下载6SV1.1源码并解压,找到Makefile文件,打开删除最后一行的-lm,保存。
    在这里插入图片描述
    在此文件夹下打开命令行,make一下。
    在这里插入图片描述
    出现上图所示即编译完成,编译好后把sixsV1.1的路径加入环境变量。
    如果编译失败,可以直接下载我在windows10上编译好的可执行文件sixsV1.1

    3. 安装Py6S

    命令行一句

    pip install Py6S
    

    即可安装。

    展开全文
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  • ubuntu16.04 pyfasterrcnn 安装教程

    千次阅读 2018-01-17 10:54:56
    准备工作,假设你的系统是ubuntu16.04,并且已经在home路径下安装完caffe,并且已经编译成功。开始:1.下载faster-rcnn,l利用下面的命令。(一定要用下面的命令,这样下载的版本才是正确的)git clone --recursive ...

    准备工作,假设你的系统是ubuntu16.04,并且已经在home路径下安装完caffe,并且已经编译成功。

    开始:

    1.下载faster-rcnn,l利用下面的命令。(一定要用下面的命令,这样下载的版本才是正确的)

    git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git

    如果你下载的版本对的话,home路径下py-faster-rcnn,路径下应该有。caffe-faster-rcnn这个文件。

    将已经编译好的caffe路径下的 Makefile ,Makefile.config文件拷贝到py-faster-rcnn\caffe-faster-rcnn,路径下。也可以自己修改。

    修改方法如下:

    sudo mv Makefile.config.example Makefile.config

    Makefile.config中需要修改的行:

    #使用cudnn

    USE_CUDNN := 1

    #去掉不合适的cuda计算能力参数

    CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \

                -gencode arch=compute_52,code=sm_52 \

                -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \

                -gencode arch=compute_61,code=sm_61 \

                -gencode arch=compute_61,code=compute_61

    # 开启PYTHON支持

    WITH_PYTHON_LAYER := 1

    # INCLUDE_DIRS路径上,追加/usr/include/hdf5/serial,因为hdf5这个包在ubuntu16.04换成hdf5/seiral这种用法

    INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial

    其他项,比如atlas、anaconda的python等,看情况修改,不修改也OK。

     

    Makefile中需要修改的行:

    # LIBRARIES变量,把hdf5的两个库名换掉,从hdf5_hl->hdf_serial_hl  hdf5->hdf5_serialLIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

     

    (老版本的cuda可能需要下面这个修改,cuda8则不必:
    找到第397行,NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)修改为NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS) (添加了-D_FORCE_INLINES参数) 

    2.Faster R-CNN 并不支持CUDNN5.1 所以需要合并Caffe来支持。(注意:一定要先走这一步,不要出错了才做,其实还有另外一种方法,通过自己替换已经编译好的caffe下面的相关文件。只是比较麻烦,不建议。)

    cd caffe-fast-rcnn
    git remote add caffe https://github.com/BVLC/caffe.git
    git fetch caffe
    git merge -X theirs caffe/master
    
    (git checkout -f )
     (git pull)
    :这一步的每个命令需要的时间比较长,所以需要你的耐心等待。

    注意:在执行 git merge -X theirs caffe/master 后,如果出现下面的画面,


    则按照步骤分别执行git checkout -f, git pull。


    执行完成之后 在分别执行 git fetch caffe,git merge -X theirs caffe/master。

    这时,执行git merge -X theirs caffe/master会出现下面的界面要求输入注释信息: 不必输入任何内容,直接按Ctrl-X 离开

    提示是否存储更动过的缓冲区,输入Y ,ENTER

    就完成了分支合并过程。没有出现错误,就表示成功完成合并。参考下面画面。


    整个过程如下图:


    测试:

    python

    import caffe

    方法2:纯手工修改
    用最新caffe源码的以下文件替换掉faster rcnn 的对应文件
    include/caffe/layers/cudnn_relu_layer.hpp, src/caffe/layers/cudnn_relu_layer.cpp, src/caffe/layers/cudnn_relu_layer.cu

    include/caffe/layers/cudnn_sigmoid_layer.hpp, src/caffe/layers/cudnn_sigmoid_layer.cpp, src/caffe/layers/cudnn_sigmoid_layer.cu

    include/caffe/layers/cudnn_tanh_layer.hpp, src/caffe/layers/cudnn_tanh_layer.cpp, src/caffe/layers/cudnn_tanh_layer.cu

    caffe源码中的这个文件替换掉faster rcnn 对应文件
    include/caffe/util/cudnn.hpp

     faster rcnn 中的 src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cu 文件中的所有
    cudnnConvolutionBackwardData_v3 函数名替换为 cudnnConvolutionBackwardData
    cudnnConvolutionBackwardFilter_v3函数名替换为 cudnnConvolutionBackwardFilter


    3.修改python_layer.hp

    版本合并后,打开caffe-fast-rcnn/include/caffe/layers/python_layer.hp,self_.attr("phase") = static_cast<int>(this->phase_);这一行(line29)删除(如果有的话就删除,没有就不修改,可能会没有)

    4.Build the Cython modules

    进入py-faster-rcnn下面的lib文件下,编译。(注意:$FRCN_ROOT为py-faster-rcnn的路径也可以直接在lib文件下打开终端执行make)

    cd $FRCN_ROOT/lib (或者cd py-faster-rcnn/lib)
    make

    5.编译caffe

    进入到caffe-faster-rcnn,路径下编译。可以直接编译,也可以建立一个build文件,用camke编译。

    方法一:camke编译

    cd caffe-fast-rcnn

    mkdir build

    cd build

    cmake -D WITH_CUDA=ON -D CUDA_ARCH_BIN="5.3" -D CUDA_ARCH_PTX="" -D WITH_GSTREAMER=ON -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..


    出现上面的画面表示cmake成功。然后执行下面的步骤。

    make -j8

    make install

    sudo make install

    make clean(必须在build文件夹里面make clean之后在 make pycaffe。必须在build文件夹里面make pycaffe)

    make pycaffe

    至此编译成功



    方法二:直接编译,不建立build文件。


    make -j8
    make pycaffe


    6.配置环境变量

    不建议在/etc/profile中进行存放,因为这是局部变量,在bashrc中添加环境变量是全局变量。

    sudo gedit /etc/bash.bashrc

    PYTHONPATH=/home/yll/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/python:$PYTHONPATH

    添加完成后记得更新环境变量

    # source /etc/bash.bashrc

    查看环境变量设置是否成功:

    echo $PYTHONPATH

    echo $PATH

    7.测试是否安装成功

    打开终端输入:

    python    /(这是打开python界面)
    import caffe
    如果没有出错,就是正确安装。

    8.测试faster-rcnn

    8.1 下载模型文件

    cd py-faster-rcnn/data/scriptsgedit fetch_faster_rcnn_models.sh

    复制其中的URL地址(http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/faster-rcnn-data),打开下载faster_rcnn_models.tgz文件。我在windows系统下用迅雷下的,ubuntu里下载速度太慢了…… 
    下载后把文件放在这里,

    cd py-faster-rcnn/data

    并解压

    tar zxvf faster_rcnn_models.tgz -C ./

    8.2 运行demo

    cd py-faster-rcnn/tools 
     ./tools/demo.py


    如果能正常出现图片就表示成功。













    成功编译完成py-fasterrcnn成功编译完成py-fasterrcnn

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