Ubuntu18.04复现OpenPCDet
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- 一、准备工作
- 1.1 安装MobaXterm
- 1.2 更换阿里源
- 1.3 安装版本说明
- 二、安装Cuda和cudnn
- 2.1 安装cuda
- 2.2安装cudnn
- 三、搭建虚拟环境
- 3.1 新建虚拟环境
- 3.2 安装pytorch
- 3.3 安装spconv
- 3.4 安装open3d
- 3.5 安装mayavi
- 四、OpenPCDet
- 4.1 OpenPCDet下载
- 4.2 运行demo.py
一、准备工作
1.1 安装MobaXterm
百度网盘下载地址
链接;MobaXterm汉化版
提取码;ytpu
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- 下载完成后;解压安装点击exe文件
- 点击会话
- 选择SSH登录;然后输入服务器的IP地址和用户名。
1.2 更换阿里源
- 输入NVIDIA-smi 查看显卡驱动。(或者输入nvidia-smi -a 显示更详细的信息)
如下图所示;可以支持的最大cuda版本是11.6
- 输入nvcc -V 查看更详细的cuda信息
如下图所示;当前的版本是cuda9.1 有点老了;接下来我们卸载旧的cuda ;安装新的 cuda。
- 更换apt 国内阿里源
参考; ubuntu更换apt阿里源
cd /etc/apt/
# 备份 sources.list文件 sudo cp sources.list sources.list.bak # 编辑sources.list sudo vi sources.list
然后把如下内容粘贴到sources.list文件中
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
# 更新
sudo apt update
1.3 安装版本说明
- ubuntu
- cuda10.2
- cudnn 7.6.5
- python 3.8
- openpcdet 0.5.2
- torch==1.9.0;cu102
- torchVision==0.10.0;cu102
- spconv-cu102
其他安装包版本说明如下
(py38) wzw;wzw-cu:~/OpenPCDet-0.5.2/tools$ conda list
# packages in environment at /home/wzw/anaconda3/envs/py38: # # Name Version Build Channel _libgcc_mutex 0.1 conda_forge http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge _openmp_mutex 4.5 2_gnu http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge addict 2.4.0 pypi_0 pypi aiohttp 3.8.3 pypi_0 pypi aiosignal 1.2.0 pypi_0 pypi anyio 3.6.2 pypi_0 pypi apptools 5.2.0 pypi_0 pypi argon2-cffi 21.3.0 pypi_0 pypi argon2-cffi-bindings 21.2.0 pypi_0 pypi asttokens 2.0.8 pypi_0 pypi async-timeout 4.0.2 pypi_0 pypi attrs 22.1.0 pypi_0 pypi babel 2.10.3 pypi_0 pypi backcall 0.2.0 pypi_0 pypi beautifulsoup4 4.11.1 pypi_0 pypi bleach 5.0.1 pypi_0 pypi bzip2 1.0.8 h7f98852_4 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge ca-certificates 2022.9.24 ha878542_0 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge ccimport 0.4.1 pypi_0 pypi certifi 2022.9.24 pypi_0 pypi cffi 1.15.1 pypi_0 pypi charset-normalizer 2.1.1 pypi_0 pypi configobj 5.0.6 pypi_0 pypi contourpy 1.0.5 pypi_0 pypi cumm-cu102 0.3.4 pypi_0 pypi cycler 0.11.0 pypi_0 pypi debugpy 1.6.3 pypi_0 pypi decorator 5.1.1 pypi_0 pypi defusedxml 0.7.1 pypi_0 pypi deprecation 2.1.0 pypi_0 pypi easydict 1.10 pypi_0 pypi entrypoints 0.4 pypi_0 pypi envisage 6.1.0 pypi_0 pypi executing 1.1.1 pypi_0 pypi fastjsonschema 2.16.2 pypi_0 pypi fire 0.4.0 pypi_0 pypi fonttools 4.38.0 pypi_0 pypi frozenlist 1.3.1 pypi_0 pypi idna 3.4 pypi_0 pypi imageio 2.22.2 pypi_0 pypi importlib-metadata 5.0.0 pypi_0 pypi importlib-resources 5.10.0 pypi_0 pypi ipykernel 6.16.1 pypi_0 pypi ipython 8.5.0 pypi_0 pypi ipython-genutils 0.2.0 pypi_0 pypi ipywidgets 8.0.2 pypi_0 pypi jedi 0.18.1 pypi_0 pypi jinja2 3.1.2 pypi_0 pypi joblib 1.2.0 pypi_0 pypi json5 0.9.10 pypi_0 pypi jsonschema 4.16.0 pypi_0 pypi jupyter-client 7.4.3 pypi_0 pypi jupyter-core 4.11.2 pypi_0 pypi jupyter-packaging 0.12.3 pypi_0 pypi jupyter-server 1.21.0 pypi_0 pypi jupyterlab 3.4.8 pypi_0 pypi jupyterlab-pygments 0.2.2 pypi_0 pypi jupyterlab-server 2.16.1 pypi_0 pypi jupyterlab-widgets 3.0.3 pypi_0 pypi kiwisolver 1.4.4 pypi_0 pypi lark 1.1.3 pypi_0 pypi ld_impl_linux-64 2.39 hc81fddc_0 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge libffi 3.4.2 h7f98852_5 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge libgcc-ng 12.2.0 h65d4601_18 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge libgomp 12.2.0 h65d4601_18 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge libnsl 2.0.0 h7f98852_0 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge libsqlite 3.39.4 h753d276_0 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge libuuid 2.32.1 h7f98852_1000 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge libzlib 1.2.13 h166bdaf_4 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge llvmlite 0.39.1 pypi_0 pypi markupsafe 2.1.1 pypi_0 pypi matplotlib 3.6.1 pypi_0 pypi matplotlib-inline 0.1.6 pypi_0 pypi mayavi 4.8.1 pypi_0 pypi mistune 2.0.4 pypi_0 pypi multidict 6.0.2 pypi_0 pypi nbclassic 0.4.5 pypi_0 pypi nbclient 0.7.0 pypi_0 pypi nbconvert 7.2.2 pypi_0 pypi nbformat 5.7.0 pypi_0 pypi ncurses 6.3 h27087fc_1 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge nest-asyncio 1.5.6 pypi_0 pypi networkx 2.8.7 pypi_0 pypi ninja 1.10.2.4 pypi_0 pypi notebook 6.5.1 pypi_0 pypi notebook-shim 0.2.0 pypi_0 pypi numba 0.56.3 pypi_0 pypi numpy 1.23.4 pypi_0 pypi open3d 0.15.2 pypi_0 pypi openssl 3.0.5 h166bdaf_2 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge packaging 21.3 pypi_0 pypi pandas 1.5.1 pypi_0 pypi Pandocfilters 1.5.0 pypi_0 pypi parso 0.8.3 pypi_0 pypi pccm 0.4.2 pypi_0 pypi pcdet 0.5.2;0 dev_0 <develop> pexpect 4.8.0 pypi_0 pypi pickleshare 0.7.5 pypi_0 pypi pillow 9.2.0 pypi_0 pypi pip 22.3 pyhd8ed1ab_0 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge pkgutil-resolve-name 1.3.10 pypi_0 pypi portalocker 2.6.0 pypi_0 pypi prometheus-client 0.15.0 pypi_0 pypi prompt-toolkit 3.0.31 pypi_0 pypi protobuf 3.20.1 pypi_0 pypi psutil 5.9.3 pypi_0 pypi ptyprocess 0.7.0 pypi_0 pypi pure-eval 0.2.2 pypi_0 pypi pybind11 2.10.0 pypi_0 pypi pycparser 2.21 pypi_0 pypi pyface 7.4.2 pypi_0 pypi pygments 2.13.0 pypi_0 pypi pyparsing 3.0.9 pypi_0 pypi pyquaternion 0.9.9 pypi_0 pypi pyrsistent 0.18.1 pypi_0 pypi python 3.8.13 ha86cf86_0_cpython http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge python-dateutil 2.8.2 pypi_0 pypi pytz 2022.5 pypi_0 pypi pywavelets 1.4.1 pypi_0 pypi pyyaml 6.0 pypi_0 pypi pyzmq 24.0.1 pypi_0 pypi readline 8.1.2 h0f457ee_0 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge requests 2.28.1 pypi_0 pypi scikit-image 0.19.3 pypi_0 pypi scikit-learn 1.1.2 pypi_0 pypi scipy 1.9.3 pypi_0 pypi send2trash 1.8.0 pypi_0 pypi setuptools 65.5.0 pyhd8ed1ab_0 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge sharedarray 3.2.2 pypi_0 pypi six 1.16.0 pypi_0 pypi sniffio 1.3.0 pypi_0 pypi soupsieve 2.3.2.post1 pypi_0 pypi spconv-cu102 2.2.3 pypi_0 pypi sqlite 3.39.4 h4ff8645_0 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge stack-data 0.5.1 pypi_0 pypi tensorboardx 2.5.1 pypi_0 pypi termcolor 2.0.1 pypi_0 pypi terminado 0.16.0 pypi_0 pypi threadpoolctl 3.1.0 pypi_0 pypi tifffile 2022.10.10 pypi_0 pypi tinycss2 1.2.1 pypi_0 pypi tk 8.6.12 h27826a3_0 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge tomli 2.0.1 pypi_0 pypi tomlkit 0.11.5 pypi_0 pypi torch 1.9.0;cu102 pypi_0 pypi torchvision 0.10.0;cu102 pypi_0 pypi tornado 6.2 pypi_0 pypi tqdm 4.64.1 pypi_0 pypi traitlets 5.5.0 pypi_0 pypi traits 6.4.1 pypi_0 pypi traitsui 7.4.1 pypi_0 pypi typing-extensions 4.4.0 pypi_0 pypi urllib3 1.26.12 pypi_0 pypi vtk 9.2.2 pypi_0 pypi wcwidth 0.2.5 pypi_0 pypi webencodings 0.5.1 pypi_0 pypi websocket-client 1.4.1 pypi_0 pypi wheel 0.37.1 pyhd8ed1ab_0 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge widgetsnbextension 4.0.3 pypi_0 pypi wslink 1.9.0 pypi_0 pypi xz 5.2.6 h166bdaf_0 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge yarl 1.8.1 pypi_0 pypi zipp 3.9.0 pypi_0 pypi
二、安装Cuda和cudnn
2.1 安装cuda
其他版本的cuda下载链接参考 cuda下载官方通道
- 下载cuda Toolkit 10.2
【方法1】官网下载
点击进入 cuda10.2官网下载地址
然后选择按照下图进行操作。

【方法2】百度网盘
如果官网下载太慢;也可从我的百度网盘上获取下载好的cuda10.2。
链接;cuda_10.2.89_440.33.01_linux
提取码;wey2
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- 删除之前安装的cuda
cd /usr/local/
ls # 删除cuda相关的文件 sudo rm -rf /usr/local/cuda* # 删除cuda的配置文件以及其他相关依赖包 sudo apt purge cuda* # 查看cuda相关的应用 sudo dpkg -l | grep cuda* # 删除之前安装的cuda-toolkit sudo dpkg -r nvidia-cuda-toolkit # 输入如下命令;检查cuda是否卸载干净 nvcc -V # 如果是“没有那个文件或目录”;说明卸载成功。
sudo apt purge 命令用于删除已安装的软件包;不保留配置文件);删除软件包;同时删除相应依赖软件包;
sudo dpkg -l 查看已经安装的应用
sudo dpkg -r 删除已经安装的应用
- 安装cuda10.2
然后把本地下载的cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 文件上传到服务器上。
如果使用MobaXterm;则直接将文件拖动即可完成上传。如下图所示;

# 安装cuda10.2
sudo bash cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
选择continue

输入accept

选择install


- 添加cuda环境变量
参考cuda环境变量的添加和cudnn安装
# 编辑环境变量
vi ./bashrc
添加环境变量如下;
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.2/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2

# 让环境变量生效
source ~/.bashrc
2.2安装cudnn
- 下载cudnn10.2
从百度网盘上下载cudnn10.2
百度网盘下载链接;cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32
提取码;mft8
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下载完成后;上传cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz 到服务器
- 安装cudnn10.2
参考cuda环境变量的添加和cudnn安装
# 解压
tar xvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
# 复制cudnn中的一些文件到cuda下
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ # 改变权限 sudo chmod a;r /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a;r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* # 检查是否安装成功 nvcc -V

三、搭建虚拟环境
3.1 新建虚拟环境
# 查看当前存在的虚拟环境
conda env list # 新建名为py38的虚拟环境;python=3.8 conda create -n py38 python=3.8 # 进入py38 conda activate py38
3.2 安装pytorch
【方法1】;直接从官网上下载
pip install torch==1.9.0;cu102 torchvision==0.10.0;cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
【方法2】;从百度网盘上下载
- 链接;torch-1.9.0;cu102-cp38-cp38-linux_x86_64
提取码;h40o - 链接;torchvision-0.10.0;cu102-cp38-cp38-linux_x86_64
提取码;ag1q
pip install torch-1.9.0;cu102-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install torchvision-0.10.0;cu102-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
3.3 安装spconv
pip install https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple spconv-cu102
3.4 安装open3d
pip install https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple open3d
3.5 安装mayavi
pip install https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple mayavi
四、OpenPCDet
4.1 OpenPCDet下载
从下面的百度网盘上下载OpenPCDet, 并上传到服务器上。
百度网盘链接; OpenPCDet-0.5.2
提取码;d77r
# 解压
unzip OpenPCDet-0.5.2.zip cd OpenPCDet-0.5.2 # 安装setup.py文件中包含的依赖 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -e .
pip install -e . [information] 安装setup.py 里面information字段声明的包含的依赖
如果出现如下报错


则对服务器进行重启;输入sudo reboot
重新登录后;输入nvidia-smi

然后按照提示;发现nvidia-modprobe还没有卸载
输入sudo apt purge nvidia-modprobe 将其卸载
然后再输入nvidia-smi和nvcc -V ;检查一下cuda是否配置成功

最后重新再次输入pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -e .

4.2 运行demo.py
cd tools
python demo.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pv_rcnn.yaml --ckpt ../weights/pv_rcnn_8369.pth --data_path ../data/velodyne_points/data/0000000008.bin
芜湖;;;

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