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docker 配置 gpu版pytorch环境--部署缺陷检测--Anomalib

目录

  • 一、docker 配置 gpu版pyhorch环境
    • 1、显卡驱动、cuda版本、pytorch cuda版本三者对应
    • 2、拉取镜像
  • 二、部署Anomalib
    • 1、下载Anomalib
    • 2、创建容器并且运行
    • 3、安装Anomalib
      • 进入项目路径
      • 安装依赖
      • 测试:

一、docker 配置 gpu版pyhorch环境

1、显卡驱动、cuda版本、pytorch cuda版本三者对应

  • 自行查看:三者对应版本信息

2、拉取镜像

  • 直接在docker.hub中拉取pytorch镜像:​​​​​​​找到自己所需要的环境 pytorch镜像

  • 点击复制 devel 版链接

     docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel
    

二、部署Anomalib

1、下载Anomalib

  • Anomalib github 地址

2、创建容器并且运行

我们需要docker容器中运行Anomalib,所以需要把主机文件挂载到容器中

  • 主机路径:/home/dell/ljn/anomalib
docker run -it --name="pytorch_docker" \--gpus=all \--shm-size=64G \	-v /home/dell/ljn/anomalib:/workspace/anomalib \pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel /bin/bash

没有加这一行--shm-size=64G在docker中运行pytorch会报错

  • ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insufficient shared memory (shm).
  • 由于在docker镜像中默认限制了shm(shared memory),然而数据处理时pythorch则使用了shm。这就导致了在运行多线程时会将超出限制的DataLoader并直接被kill掉。
  • --shm-size=64G:这里设置为64G,根据自身电脑性能进行设置
  • 容器运行后可以看到挂载的目录
jn@ljn-Alienware-13:~/ai_project/anomalib$ ./run_docker.sh 
root@440738bd07a3:/workspace# ls
anomalib
root@440738bd07a3:/workspace# 
  • 验证
ncvv -V 
nvidia-smi

在这里插入图片描述

3、安装Anomalib

进入项目路径

cd anomalib/anomalib-main

安装依赖

pip install update
pip install -e .
pip install wandb

测试:

  • 执行

    python tools/train.py 
    
  • 运行报错:ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
    在这里插入图片描述

  • 需要安装opencv

    apt-get update
    apt-get install libopencv-dev
    
  • 再次执行:python tools/train.py

  • 报错ImportError: cannot import name 'KeypointRCNN_ResNet50_FPN_Weights' from 'torchvision.models.detection' (/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torchvision/models/detection/__init__.py)
    在这里插入图片描述

  • torchvision 版本不兼容或缺少相关模块导致的,更新版本

    pip install --upgrade torchvision
    
  • 再次执行:python tools/train.py

  • 运行成功:到此Anomalib项目部署完成
    在这里插入图片描述

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