Perception 训练与部署——环境配置

百度Apollo自动驾驶仿真平台9.0版本Perception模块相关内容

1. 首先安装nvidia驱动

2. 安装MiniConda

说明：如果已安装Anaconda则无需再安装Miniconda。

官网：MiniConda安装教程

或者参考我的教程：https://yang-makabaka.github.io/posts/4120ac2f.html

3. 安装PaddlePaddle

3.1. 创建并进入 conda 虚拟环境

注：每一步都需要在虚拟环境中进行。

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conda create -n paddle_env python=3.8
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source activate paddle_env

3.2. 本地安装cuda和cudnn

注：需要在上面创建的环境paddle_env中安装，如果没有进入，执行source activate paddle_env
执行下面命令,下图所示版本CUDA Version：12.0，需要注意的是此处显示的是当前驱动支持的cuda最大版本：

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nvidia-smi

Untitled.png

3.2.1. 查看conda支持的cuda版本

执行以下命令，查找源内所有cuda版本及对应下载地址：

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conda search cudatoolkit --info

Untitled 1.png

3.2.2. 下载cuda

找到自己想要的cuda版本后（以11.7.0版本为例），复制url字段里的下载链接，执行如下代码下载：

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#wget 你刚刚复制的链接地址
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/linux-64/cudatoolkit-11.7.0-hd8887f6_11.conda

3.2.3. 安装cuda

执行如下命令进行安装，因为是通过本地安装的，所以需要写明本地包的路径(上一步不改变下载路径的话，会默认下载到主文件夹，此时路径只写文件名即可):

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#conda install --use-local 本地cuda包所在的路径
conda install --use-local cudatoolkit-11.7.0-hd8887f6_10.tar.bz2

3.2.4. 查看cuda对应的cudnn版本

由下图可知，paddle支持的 CUDA 11.7 对应的 cuDNN 版本为 v8.4.1 :

Untitled 2.png

使用如下命令查看conda支持的cudnn版本，注意cudnn的版本一定要和刚刚下载的cuda版本对应：

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conda search cudnn --info

Untitled 3.png

3.2.5. 下载cudnn版本

同样复制链接，使用wget命令下载：

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wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/linux-64/cudnn-8.4.1.50-hed8a83a_0.tar.bz2

3.2.6. 安装cudnn

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#conda install --use-local 本地cudnn包所在的路径
conda install --use-local cudnn-8.4.1.50-hed8a83a_0.tar.bz2

3.3. 安装GPU版的PaddlePaddle

注：需要在上面创建的环境paddle_env中安装，如果没有进入，执行source activate paddle_env

3.3.1. 官网获取安装指令：

https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html

如下图所示，选择对应版本(以11.7版本为例)后，复制安装信息给出的指令到终端执行，等待安装完成：

Untitled 4.png

注：执行命令报错怎么办（ValueError: Trusted host URL must include a host part: ‘#‘）：

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##执行下面指令编辑pip配置文件：
vi ~/.pip/pip.conf

#会看到下面类似内容，第四行带有 # 注释，将注释语句删除即可：
1 [global]
2 index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
3 [install]
4 trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn  # trusted-host 此参数是为了避免麻烦，否则使用的

#修改后是这样的
1 [global]
2 index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
3 [install]
4 trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

#附修改操作指令
#“i” 开始编辑，此时可通过方向键移动光标修改内容  
#“Esc” 退出编辑  
#“:wq” 保存退出

3.3.2. 验证安装

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# 输入python进入python解释器
python

# 在python解释器中输入
import paddle

# 再输入
paddle.utils.run_check()

# 如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，说明安装成功。

# 输入quit()退出python解释器
quit()

注：如果没有成功：

（1）查看路径

教程是非root用户创建的环境，命名为paddle_env，环境路径为~/.conda/envs/paddle_env，对应的第三方动态链接库地址为~/.conda/envs/paddle_env/lib，根据建立的环境名称，对应的路径为~/.conda/envs/[虚拟环境名称]/lib
若不清楚安装路径，可进入环境 paddle_env ，运行：

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python -c "import paddle; print(paddle.**file**)"
  输出安装路径，结果为：

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/home/ubuntu/.conda/envs/paddle_env/lib/python3.8/site-packages/paddle/**init**.py
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对应的路径为
/home/ubuntu/.conda/envs/paddle_env/lib
或
~/.conda/envs/paddle_env/lib
#建议使用相对路径

（2）添加环境变量

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#临时方案
#每次在程序运行前设置环境变量
export LD_LIBRARY_PATH=~/.conda/envs/paddle_env/lib
python xxx.py

#永久方案（推荐）
#将环境变量添加到~/.bashrc文件
echo "export LD_LIBRARY_PATH=~/.conda/envs/paddle_env/lib">>~/.bashrc
#添加后需要关闭终端重新打开或者登录。

4. 安装Paddle3D

4.1. 下载Paddle3D源码

建议在之前创建的数据文件夹 apolloDataSet 内打开终端下载，完成后会生成 Paddle3D 文件夹：

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git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D

Untitled 5.png

4.2. 安装Paddle3D依赖

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# 切换到Paddle3D文件夹
cd Paddle3D

#确保已进入虚拟环境paddle_env(已进入则忽略)
#source activate paddle_env

# 安装requirements.txt中要求的软件包
pip install -r requirements.txt

4.3. 安装Paddle3D

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# 以编辑模式安装
pip install -e .