AI实战营环境配置-快速安装

AI实战营环境配置-快速安装

前言：

介绍如何快速配置实战营实战项目的所依赖环境，分本地配置和服务器配置。

本地配置环境

mmpretrain

github：https://github.com/open-mmlab/mmpretrain

快速安装：

# 1、创建python环境，并安装pytorch（使用anaconda管理环境）
conda create -n open-mmlab python=3.8 pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -y
# 2、切换至open-mmlab环境
conda activate open-mmlab
# 3、安装openmim（类似于pip、conda包管理器，属于openmmlab专门的包管理器）
pip install openmim
# 4、源码安装mmpretrain
git clone https://github.com/open-mmlab/mmpretrain.git    # 1）克隆源码
cd mmpretrain                                             # 2）切换至源码文件夹
mim install -e .                                          # 3）安装

详细安装教程请参阅：点我

mmsegmentation

github：https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation

快速安装：

步骤0：使用mim下载mmengine、mmcv

pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install "mmcv>=2.0.0"

步骤1：源码安装mmsegmentation

git clone -b main https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
cd mmsegmentation
pip install -v -e .
# '-v' 表示详细或更多输出 
# '-e'表示以可编辑模式安装项目， 
# 因此，对代码所做的任何本地修改都将在不重新安装的情况下生效。

详细安装教程请参阅：点我

mmdetection

github：https://github.com/open-mmlab/mmdetection

快速安装：

步骤0：使用mim下载mmengine、mmcv

pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install "mmcv>=2.0.0"

步骤1：源码安装mmdetection

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -v -e .

详细安装教程请参阅：点我

mmpose

github：https://github.com/open-mmlab/mmpose

快速安装：

步骤0：使用mim下载mmengine、mmcv

pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install "mmcv>=2.0.0"

步骤1：源码安装mmpose

git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose.git
cd mmpose
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .

详细安装教程请参阅：点我

mmagic

github：https://github.com/open-mmlab/mmagic

快速安装：

步骤0：使用mim安装mmcv、mmengine、mmagic

pip3 install openmim
mim install 'mmcv>=2.0.0'
mim install 'mmengine'
mim install 'mmagic'

步骤1：验证mmagic是否安装成功

cd ~
python -c "import mmagic; print(mmagic.__version__)"
Example output: 1.0.0

详细安装教程请参阅：点我

补充说明

建议将不同系列的项目单独建一个虚拟环境，做好环境隔离，避免库与库之间起冲突，导致污染环境；
如：mmpretrain为一个虚拟环境，mmpose为一个虚拟环境。
但是可能有些项目之间是有联系的，可以将其安装到同一个环境；
如果安装到同一环境，重复的安装命令可省略；
如：可能mmpose项目中会使用到mmdetection。
还有一点，此文档除了mmpretrain中没用安装mmcv，且不知mmcv的版本；
其他几个都安装了'mmcv>=2.0.0'；
所以按理来说可以将本次实战营这几个库全部安装在同一环境。
由于安装的是'mmcv>=2.0.0'，所以属于openmmlab 2.0系列。
openmmlab1.0系列和openmmlab2.0系列之间的区别，就是对应各个库的版本不同（见下）