[转]调试 smallcorgi/Faster-RCNN_TF 的demo过程遇到的问题
最近在調試faster R-CNN時,遇到了各種各樣的問題。使用的算法庫為https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF
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注:本文使用的是通過virtualenv?創建python虛擬環境進行調試,python 版本2.7,tensorflow 版本為tensorflow1.4-gpu版。
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1.首先要對它的庫進行編譯,
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cd $FRCN_ROOT/libmake 2.下載其提供的測試模型,由于墻的緣故,下載需要費一番功夫。以下是下載地址: #20171115 添加百度云下載地址:?https://pan.baidu.com/s/1i5cRduX?密碼:tm1r???https://drive.google.com/open?id=0ByuDEGFYmWsbZ0EzeUlHcGFIVWM
或者https://www.dropbox.com/s/cfz3blmtmwj6bdh/VGGnet_fast_rcnn_iter_70000.ckpt?dl=03.下載好之后就可以運行了。
cd $FRCN_ROOT python ./tools/demo.py --model model_path
附:運行結果
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遇到的難題
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1.?編譯過程中?nsync_cv.h: No such file or directory,使用python虛擬環境會存在該問題。
/home/xxx/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/include/tensorflow/core/platform/default/mutex.h:25:22: fatal error: nsync_cv.h: No such file or directory
解決:編譯的時候老是找不到該文件,最后直接把全路徑填上了,編譯通過,算一個笨方法吧。我的nsync_cv.h?文件的路徑為:
/home/xxx/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/external/nsync/public/nsync_cv.h
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2.?運行demo過程中遇到的錯誤
g++: error: roi_pooling_op.cu.o: No such file or directory
解決:按如下步驟設置
(1) export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin/ (你的CUDA路徑) for your terminal
(2)?在$FRCN_ROOT/lib/ make.sh?文件中,將?CXXFLAGS+='-undefined dynamic_lookup'
改為?CXXFLAGS='-D_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED'
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3. undefined symbol: _ZTIN10tensorflow8OpKernelE
這個問題卡得最久,因為make.sh?文件中缺少了TF_LIB?編譯參數,還需要添加?-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0
解決:
(1)修改make.sh?添加TF_LIB,并修改相應的編譯參數
TF_LIB=$(python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.sysconfig.get_lib())')
......
g++ -std=c++11 -shared -o roi_pooling.so roi_pooling_op.cc -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 \
roi_pooling_op.cu.o -I $TF_INC -L $TF_LIB -ltensorflow_framework -D GOOGLE_CUDA=1 \
-fPIC $CXXFLAGS -lcudart -L $CUDA_PATH/lib64
......
(2)重新make,然后運行
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4.?缺少yaml庫
查了網上的方法,都是這樣的
sudo apt-get install python-yaml
我試了,但是在虛擬環境中還是無法import,最后直接下載庫,手動安裝。注意,是在虛擬環境中,通過python setup.py install?進行安裝。
yaml 下載地址?http://pyyaml.org/download/pyyaml/PyYAML-3.12.tar.gz
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轉載于:https://www.cnblogs.com/caffeaoto/p/8653724.html
總結
以上是生活随笔為你收集整理的[转]调试 smallcorgi/Faster-RCNN_TF 的demo过程遇到的问题的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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