给mocdetector（centernet）配置环境的艰难过程

最近在做动作的时空检测，想跑一下2020ECCV的moc-detector，这篇论文提供了源码（github链接）。

原以为有源码，那么跑起来会比较顺利，没成想在配置环境上，遇到了好多坑，前后花了两天时间，总共尝试了5论，最后才成功跑起来。

其中的主要难点来源于可变形卷积（DCNv2）的安装。

在描述痛苦的五轮环境配置尝试之前，我先把经验教训介绍一下：

1. 如果一个项目所用的python、pytorch、cuda等包和软件版本很旧的话，去github找找，看一下有没有人用较新的包实现该论文的代码，有的话，建议采用新的；
2. 跑别人的模型代码，一定要地遵循他们提供的installation说明，比如python、pytorch、cuda等包和软件的版本要一致，建议新建一个docker容器。如果觉得新建一个docker容器有点麻烦，那至少需要在已有docker容器中，新建一个conda环境，把包和软件等版本和论文的installation要求保持一致；
3. 遇到bug，要及时把bug贴到网上，查找答案，这样会比自己在那里瞎想更快找到解决办法，特别是自己的经验比较少的时候。

下面介绍我经历的五轮环境配置尝试。

第一轮尝试：太过随意，当场被打脸

这一轮环境配置中，我比较随意，选了一个常用的docker容器中的常用的conda环境，把源码下载下来，开始跑。发现在关于DCNv2的import会报错，错误长这样：

File "XXXX/src/lib/models/networks/DCNv2/dcn_v2.py", line 13, in <module>
import _ext as _backend
ModuleNotFoundError: No module named '_ext'

然后我在网上搜索了一顿，找了各种答案，包括删除build.py，重新执行python setup.py等等，但就是不行，然后开始了第二轮尝试。

第二轮尝试：新建环境，依然不行

经过第一轮被打脸，这一次学乖了，按照官方提供的代码项目中的installation指导（链接），新建conda环境，在环境中安装各种包，版本都按要求来。其中因为要求的python的版本是3.5.2，非常老，python官网已经不再支持了，所以conda和pip都安装不了，离线安装的方法也试了，也没成功，最后在Stack Overflow上找到一个办法，详见链接。

最后一步的bash make.sh也成功了，这一次没有报 No module named '_ext' 错误了，但报了另一个错误，这个错误的具体内容我忘了，但是网上搜索的结果显示，是cuda版本对不上，我的cuda版本是10.2，代码要求cuda9.0。

所以，这一轮尝试，我没注意到了cuda也要保持版本一致，被教做人了。

第三轮尝试：同一个doker容器中，安装多个版本的cuda

网上比较了很多安装多个版本的cuda并进行切换的教程，最后选择了下面两个学习和执行：

Ubuntu18.04安装NVIDIA显卡驱动、cuda10.1以及cudnn-10.1-7.6.4_薛定猫的谔w的博客-CSDN博客_anzhuangcudnn

Linux多CUDA版本共存并切换使用_薛定猫的谔w的博客-CSDN博客_linux 多cuda

然后安装好了cuda9.0，满心欢喜的去跑程序，发现还是报错，和第二轮一样的错。

第四轮尝试：拉镜像，建容器，建环境

一个朋友建议我拉取一个包含了cuda9.0的容器镜像，用这个镜像新建一个docker容器。然后，我去docker hub输入关键词cuda9.0，选了个镜像，拉取下来，开始新建容器，安装conda等等。这里有两点经验：

1. 建议拉取各种软件齐全的镜像，虽然会比较大，下载时间长一点，但是免去了自己安装conda等软件的繁琐过程，并且安装这些软件实际上还是需要一个下载过程；
2. 记得即使把conda、nvcc等添加到环境变量中去。添加环境变量的文件一般是 /etc/bash.bashrc，当然也有例外。好像用export命令也可以。

在根据镜像建容器时，因为粗心，在命令行最后没写 /bin/bash，导致ssh远程连接出了问题，当时根据网上的各种搜索结果，我重新拉取了多个镜像，创建了多个容器，最后才意识到，是自己在创建docker容器时输入命令不完整。从这里要学到一个教训，做事一定要非常仔细。

最后，终于建好了conda环境，根据论文代码的installation要求安装好了各种包，bash make.sh也成功了。然后运行代码python train.py，这时不再报import相关的错误了。我终于看到曙光了！

然后打开vscode，开始跑程序，为了熟悉程序，我开启了debug模式，这时遇到问题了，python版本太老了，是3.5.2版本，vscode的debug不能适配，我尝试把debug等回滚到以前的版本，依然不支持。

这时，我想到的一个办法是，用pycharm来做编辑器，抛开vscode，因为我有个pycharm2020 professional版本的。果然，用pycharm2020可以debug。

到这里，我终于可以真正的进入读代码和改代码阶段了，内牛满面！

第五轮尝试：有没有更新的moc-detector实现版本

上述遇到的很多问题，是与论文官方提供的代码所要求的包和软件版本很旧有关，在第四轮尝试中，当vscode不支持python3.5.2的debug时，我想到能不能去找找有没有更新的moc-detector实现版本（这个想法来的真是太迟了，为什么早没想到呢？！）。在github上一搜，果然有，有python3.6-pytorch1.4-cuda10.1的实现代码（链接），然后我就按照新的实现版本的安装要求，新建环境，安装包等等，最后python setup.py build develop出了点问题，关于nvcc的，但是因为有上述几轮的经验，很快解决了这个问题。

最后的最后，终于可以在vscode 里debug moc-detector代码了！！！

拉拉杂杂写了这么多，但是上述各种坑只是我这次遇到的所有坑中一小部分，很多小坑略过了，整个周末啊，都花在上面了，今天上午9点到实验室，肝到下午5点出去吃了个饭，中间除了上卫生间，没有离开过实验室。唉。

但所幸，学到了一点东西，总结一点经验教训。