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语义分割环境搭建

一、环境安装与配置

追根溯源，pytorch来自于torch，不过torch使用小众化的luna语言，而pytorch则是python，当然，pytorch在很多框架设计思想方面都做了更新。 我们这里也打算用pytorch框架来训练语义分割模型。

安装pytorch

在使用pytorch框架前，必须先安装。 其过程相对还是比较简单的。我这里的平台是：ubuntu18.0.4+python3.6

先尝试下面这个安装命令：

pip3
install torch, torchvision

pip3 install torch, torchvision

但是发现下载速度非常慢，很难安装成功。后来在网上找到这个命令就很快安装好了：

python3 -m pip install --upgrade torch torchvision -i
https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple

安装好，输入下面命令来进行验证，并打印出torch和torchvision的版本号：

后续补充：

上面安装的是cpu版本，这样模型训练会非常慢。下面讲解gpu版本的pytorch安装。

先从https://download.pytorch/whl/cu90/torch_stable.html下载torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl和torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl两个安装包，然后敲入命令：

pip3 uninstall torch

pip3 uninstall torchvision

sudo pip3 install xxx/torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl xxx/torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

验证时输入： import torchvision可能会出现下面的错误：

import torchvisionTraceback (most recent
call last):

File “”, line 1, in
。。。 。。。
。。。 。。。

from . import functional as F

File
“/home/xxx/.local/lib/python3.6/site-packages/torchvision/transforms/functional.py”,
line 5, in from PIL
import Image, ImageOps, ImageEnhance, PILLOW_VERSION

ImportError: cannot import name ‘PILLOW_VERSION’

解决办法是安装相对更低版本的pillow，如下所示

pip3 install
Pillow==6.2.2

torch和torchvision
import成功后，最后再使用下面命令确认pytorch的cuda状态是否正常

如上图所示，如果cuda状态正常的话，其打印值应该为True。至此，cuda版本的pytorch安装完毕。

其它环境依赖包的安装

pip3 install matplotlib pillow tensorboardX tqdm

上面这个命令很简单

本文标签： 语义环境

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