kaggle上复现CT3D_kaggle cuda-程序员宅基地

技术标签: python  深度学习  pytorch  

CT3D安装spconv需要1.2.1,直接pip install spconv安装的2.x版本,会报错spconv缺少"SparseModule",这是版本之间的差异问题,换成1.2.1版本即可

在kaagle上安装spconv1.2.1,尝试改变cuda版本,cmake版本,pytorch版本等方法,发现一直无法编译安装spconv1.2.1,在python setup.py bdist_wheel编译过程中报错缺少"cuhash"与"spconv",故本次kaggle安装spconv1.2.1用的是whl文件直接pip isntall安装,用此方法的前提是cuda版本要严格对应(环境的cuda11.0,则whl文件的也应为cuda11.0)

 1.安装spconv

(1)查看pytorch与cuda版本

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)

 

 (2)安装pytorch1.7.1(与whl文件相同的环境,cuda版本一定要与kaggle自带的对应)

pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

(3)直接pip install whl安装spconv (cuda11.0 torch1.7.1的轮子)

cp -r /kaggle/input/spconvnew1/spconv-1.2.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl /kaggle/working 
pip install /kaggle/working/spconv-1.2.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

(4)配置CT3D环境 

cp -r /kaggle/input/ct3dpp/CT3D /kaggle/working
cd /kaggle/working/CT3D
pip install -r requirements.txt
!python setup.py develop

 (5)训练

cd tools
!python train.py --cfg_file ./cfgs/kitti_models/pillar_ct3d.yaml --batch_size 1 --epochs 1

ps:spconv的.whl文件由google colab生成

 

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