PointRCNN环境搭建及部署

算法地址：PointRCNN

1.数据集（KITTI）准备

官网地址：KITTI数据集官网

数据集结构

2.环境部署

a.环境概览

python 3.6
cuda 10.0
gcc <=7
pytorch==1.0.0
torchvision==0.2.1

b.创建虚拟环境并激活

conda create -n pointRCNN python=3.6
conda activate pointRCNN

下载源代码：

git clone --recursive https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN.git

c.安装cuda10.0

具体参考我这篇博客 Yolov4算法部署及环境搭建（服务器上）

在安装老版本的cuda时，会有一些注意事项（特别时安装时的一些注意事项）

#是否安装显卡驱动包，这里注意由于我已经安装了新版显卡驱动，所以选择n，如果你是首次安装选择y

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81?
y)es/(n)o/(q)uit: n


#添加symbolic link链接 **注意这个连接，如果你之前安装过另一个版本的cuda，除非你确定想要用这个新版本的cuda，否则为了不影响目前服务器系统环境这里就选no。因为指定该链接后，服务器系统将会把默认使用的cuda指向这个新安装的版本** 如果你是首次安装可以选择yes。由于我这里安装过cuda版本，所以选择no

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

详细细节可以参考原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_30545761/article/details/107709468/

d.安装pytorch1.0.0并配置依赖环境

pip install easydict
pip install tqdm
pip install tensorboardX 
pip install fire
pip install numba
pip install pyyaml
pip install scikit-image 
pip install shapely

conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda100 -c pytorch

在运行最后一步时可能会出现如下报错：

Collecting package metadata (current_repodata.json): done

Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:

  - pytorch==1.0.0

解决问题的方法有如下可以参考：

1).增加清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

conda update --all

并未解决

2).手动安装，将torch和torchvision分别安装。

pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

#torch下载网站https://blog.csdn.net/anananajiushiwo/article/details/123741754
#在该网站中下载想对应的torchvision
#https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/torchvision/

pip install torchvision-0.2.1-py2.py3-none-any.whl

e.安装gcc(7.2.0)

gcc各版本下载： http://ftp.gnu.org/gnu/gcc/

wget http://ftp.gnu.org/gnu/gcc/gcc-7.2.0/gcc-7.2.0.tar.gz
tar -zxvf gcc-7.2.0.tar.gz

cd gcc-7.2.0/
./contrib/download_prerequisites

./configure --prefix=/space2/zhangzk/GCC --enable-languages=c,c++ --disable-multilib
make -j16 && sudo make install

不出意料，编译会出现很多问题，如下：

1).sanitizer_platform_limits_posix.cc:158:23: 致命错误： sys/ustat.h：没有那个文件或目录

../../.././libsanitizer/sanitizer_common/sanitizer_platform_limits_posix.cc:158:23: 致命错误： sys/ustat.h：没有那个文件或目录
 #include <sys/ustat.h>

解决：

• 首先将gcc-7.2.0/libsanitizer/sanitizer_common/sanitizer_platform_limits_posix.cc中的这一行#include <sys/ustat.h>中注释或者删除。

• 大约在250行左右插入。

  // Use pre-computed size of struct ustat to avoid <sys/ustat.h> which
    // has been removed from glibc 2.28.
  #if defined(__aarch64__) || defined(__s390x__) || defined (__mips64) \
    || defined(__powerpc64__) || defined(__arch64__) || defined(__sparcv9) \
    || defined(__x86_64__)
  #define SIZEOF_STRUCT_USTAT 32
  #elif defined(__arm__) || defined(__i386__) || defined(__mips__) \
    || defined(__powerpc__) || defined(__s390__)
  #define SIZEOF_STRUCT_USTAT 20
  #else
  #error Unknown size of struct ustat
  #endif
    unsigned struct_ustat_sz = SIZEOF_STRUCT_USTAT;

  

2).

error: size of array ‘assertion_failed__1150’ is negative  
typedef char IMPL_PASTE(assertion_failed_##_, line)[2*(int)(pred)-1]

我们需要根据这个补丁改一下gcc7.2.0的代码：gcc: Fix error 'size of array is negative' (#16968) · spack/spack@6fb6b28 (github.com)

3).其他问题参考（本人没遇到）

从源码构建gcc扫雷笔记 - 知乎 (zhihu.com)

ubuntu 20.04LST跌跌撞撞安装编译gcc6.3.0_狂躁脑电波的博客-CSDN博客

编译成功后，配置环境变量：

export PATH=/space2/zhangzk/GCC/bin:/space2/zhangzk/GCC/lib64:$PATH     #gcc-7.2.0
export LD_LIBRARY_PATH=/space2/zhangzk/GCC/lib/:$LD_LIBRARY_PATH

f.安装依赖pointnet2，iou3d，roipool3d

sh build_and_install.sh

参考：

服务器运行PointRCNN代码全过程记录_今天也想干嘛呢的博客-CSDN博客