Ubuntu20.4中复现Graspness

🚀非常重要的环境配置🚀

• ubuntu 20.04
• cuda 11.1.0
• cudnn v8.9.7
• python 3.8.19
• pytorch 1.8.0
• numpy 1.23.5

详细配置如图所示：

1.安装cuda和cudnn

具体可以参考这篇：ubuntu配置多版本cuda+cudnn环境，及版本切换方法

2.安装pytorch

具体可以参考这篇：【Linux】Ubuntu20.04版本配置pytorch环境2023.09.05【教程】

3.安装MinkowskiEngine

在安装MinkowskiEngine之前，我们需要先安装相关的依赖：

pip install ninja  #官方文档没说，这里依赖还需要安装ninja库
conda install openblas-devel -c anaconda  #安装依赖

然后，我们可以参考nvidia的官方流程：MinkowskiEngine，官方文档里说，MinkowskiEngine只支持CUDA 10.2和CUDA 11.X版本，分别有两个安装的流程，这里以CUDA 11.X版本为例：

这里推荐使用本地安装的方式，而不是使用pip或者conda，本地安装的方式更容易成功。

本地安装的流程如下：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.1		# 安装前需要先制定你的CUDA_HOME
export MAX_JOBS=2		# 然后降低占用CPU的核心数目，避免卡死
git clone https://github.com/NVIDIA/MinkowskiEngine.git
cd MinkowskiEngine
python setup.py install --blas_include_dirs=${CONDA_PREFIX}/include --blas=openblas

安装完毕后，如果能成功导入就表明安装成功了，比如

4.编译graspnetAPI

直接参考官方给的流程就好，参考这里：graspness_implementation

如果出现numpy相关的问题：

ImportError: numpy.core.multiarray failed to import ( auto-generated, because you didn’t call ‘numpy.import _array()’ after cimporting numpy; use ‘numpy.import array’ to disable if you are certain you don’t need it)

或者其他numpy相关的问题，我们可以把numpy的版本换成numpy==1.23.5，而不是默认的numpy==1.20.3

直接在你的虚拟环境中

pip install numpy==1.23.5

然后就可以安装官方给出的方式进行训练了。

5. RuntimeError: “floor” “_vml_cpu” not implemented for ‘Int’

如果在infer的时候出现问题：

...
File ".../miniconda3/envs/grasp/lib/python3.8/site-packages/MinkowskiEngine-0.5.4-py3.8-linux-x86_64.egg/MinkowskiEngine/utils/quantization.py", line 262, in sparse_quantize
    discrete_coordinates = _auto_floor(coordinates)
  File ".../miniconda3/envs/grasp/lib/python3.8/site-packages/MinkowskiEngine-0.5.4-py3.8-linux-x86_64.egg/MinkowskiEngine/utils/quantization.py", line 133, in _auto_floor
    return torch.floor(array)
RuntimeError: "floor" "_vml_cpu" not implemented for 'Int'

这表明，我们的包里配置有点问题，进入文件：
.../miniconda3/envs/grasp/lib/python3.8/site-packages/MinkowskiEngine-0.5.4-py3.8-linux-x86_64.egg/MinkowskiEngine/utils/quantization.py
的133行，将

return torch.floor(array)
# 改为：
return torch.floor(array.float())

这样就能成功进行训练了，进行infer的结果如下：

Refernece

MinkowskiEngine 安装
ubuntu20.04安装MinkowskiEngine