首先我的服務(wù)器是CUDA 10.1，下面所有包的安裝都要嚴(yán)格指定版本。

# 創(chuàng)建虛擬環(huán)境 conda create -n solo python=3.7 -y # 激活虛擬環(huán)境 conda activate solo# 安裝 pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch# 安裝 mmcv==0.2.16 pip install mmcv==0.2.16# 克隆 SOLO 倉(cāng)庫(kù)到服務(wù)器上 git clone https://github.com/WXinlong/SOLO.git cd SOLO# 按部就班地安裝 pip install -r requirements/build.txt pip install "git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI" pip install -v -e . # 注意最后有個(gè)點(diǎn)

至此環(huán)境就搭建好了，下面跑一下作者提供的demo來(lái)測(cè)試一下

# SOLO/demo 目錄下的 inference_demo.py文件中 # config_file 是模型文件 # config_file = '../configs/solo/decoupled_solo_r50_fpn_8gpu_3x.py' # checkpoint_file 是對(duì)應(yīng)的權(quán)重 # checkpoint_file = '../checkpoints/DECOUPLED_SOLO_R50_3x.pth'

在 SOLO 目錄下新建一個(gè) checkpoints 文件夾，把所需權(quán)重下載到這個(gè)文件夾中

cd demo #進(jìn)入到 demo 文件夾中 python inference_demo.py

成功運(yùn)行，demo 目錄下會(huì)出現(xiàn) demo_out.jpg，即測(cè)試圖片的結(jié)果。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的SOLO环境的安装配置的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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