最近在实现FlowTrack(End-to-end Flow Correlation Tracking with Spatial-temporal Attention),子网络用到了FlowNet,实现代码用到了空间互相关,需要安装spatial-correlation-sampler。所以需要配套的环境,鼓捣了一下,成功了,于是有了这篇文章,这篇文章相当于安装spatial-correlation-sampler的先导片,下一篇就来重点讲解如何安装spatial-correlation-sampler。

首先,讲一下我为什么选择miniconda,是因为它解决了我的两个痛点问题:1. 安装库时能自动安装相应的依赖包,自带的包管理和环境能减少安装过程中遇到的各种库和版本的问题;2. 可以方便地创建虚拟环境,隔离不同要求的项目。虽然pycharm也可以创建虚拟环境,但是不如conda来的方便,conda可以直接通过命令行创建和管理,更加便捷和强大。另外,为什么我没使用anaconda而是使用miniconda,是因为miniconda比较精简,anaconda预装的一些库我用不到,装这个大家伙就比较臃肿。

安装miniconda

  1. 官网下载好像只能下载最新版,最新版都出到4.8.3了,默认版本Python3.8,如果你不想用这么高的版本,可以去清华镜像站下载。我下的4.8.2的,默认python版本3.7;

  2. 安装过程很简单,一路狂点next(还是贴个图吧,懒得打字了,嘻嘻);
    运行安装包,点击Next

  3. 点击 I Agree

  1. 直接Next,这两个选项的区别在于环境变量设置在当前用户还是系统Path中

  1. 选择安装路径,默认在C盘,建议放到其他盘,一个是免得占系统盘空间,另一个是如果哪天重装系统了,也不用重装python环境,只需要重新添加一下环境变量即可

  1. 选择添加环境变量,(红字不用担心)如果这里不勾选,cmd里是无法使用conda命令和python解释器的

  1. 点击Next

  1. 点击Finish

创建python环境并安装PyTorch1.2.0

  1. 创建python3.7的环境
conda create -n py37 python=3.7

只需要这行命令就可以自动下载pip,setuptools等工具,创建python3.7的环境

  1. 激活环境
conda activate py37

可能还要先输入conda init(以前好像不用,不知道为啥现在要用这一句初始化)

  1. 添加下载镜像源(国内镜像源很多,清华镜像源库比较全,下载速度也比较快)
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
  1. 安装pytorch1.2.0(GPU版本)
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch

安装cuda9.2









安装完成后,可以立即重启也可以稍后重启,还有很重要的一步是:下载cudnn(NVIDIA开发的深度神经网络GPU加速库,如果把cuda比作一个工作台的话,cudnn就相当于一个工作台上的一个扳手)
官网下载需要注册NVIDIA账号,有点麻烦,我在这儿给个百度网盘地址吧。
链接:https://pan.baidu.com/s/1ZqfsF-9gfjZ4DM8Moat3Dw
提取码:tlh7

下载之后,解压,将bin,include和lib文件夹下的文件拷贝到cuda安装目录的对应位置。


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