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Swin Transformer是做什么的这里不做介绍，主要是记录下学习的全过程，Swin Transformer在搭建和训练的过程中，折腾了很久，主要是在折腾环境。

一、AutoDL租用实例

个人没有GPU电脑，使用的是租的,平台是AutoDL。

GPU使的是RTX 2080Ti，一小时0.88元，整个过程大概3-5小时，很划算。

实例创建过程自行了解，创建后打开，界面如下：

二、环境搭建

1、创建虚拟机

conda create -n swin_env python=3.8

2、激活虚拟机

​​​​​​​conda activate swin_env

激活出错：IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.

重新进入虚拟环境

source activate

3、CUDA和pytorch版本安装

根据文档，先查出对应版本

python -c 'import torch;print(torch.__version__);print(torch.version.cuda)'

根据CUDA版本安装pytorch,对应版本查询Previous PyTorch Versions | PyTorch

根据CUDA版本对应安装，我安装的是下面版本，安装过程比较久，耐心等待：

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

4、安装mmcv

git clone -b v1.4.0 https://github.com/open-mmlab/mmcv.git.
cd mmcv
MMCV_WITH_OPS=1 pip install -e .
pip list

5、安装mmdetection

git clone -b v2.25.0 https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e . # or "python setup.py

根据测试，在运行时会出错，

这个原因是cython版本问题，所以需要降级：

pip install cython==0.29.36

降级后重新安装，运行正常。

6、安装apex

安装apex是个坑，在后面测试时，出错了AttributeError: module ‘torch.distributed’ has no attribute ‘_all_gather_base’这个错误，这个是错误是apex安装不对造成的，所以要安装对。

git clone https://github.com/NVIDIA/apex.git
cd apex
git checkout f3a960f80244cf9e80558ab30f7f7e8cbf03c0a0
python setup.py install
pip install -v --no-cache-dir ./

7、Swin-Transformer-Object-Detection下载

git clone https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-ObjectDetection.git
cd Swin-Transformer-Object-Detection
python setup.py develop 

安装一切都比较正常，接下来就是测试，测试需要预训练权重文件，所以先下载权重文件。

8、下载预训练权重文件

下载mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_1x.pth权重文件，并放置在Swin-Transformer-ObjectDetection文件夹下

百度网盘下载链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/1cO3ln3fokP3cazveC-bjuw 
提取码：uzzk 

下载后放在Swin-Transformer-Object-Detection目录下。

9、测试

直接在Swin-Transformer-Object-Detection目录下执行下面命令：

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_1x_coco.py mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_1x.pth

在运行过程中，有报错：

1、报错 ：AttributeError: module ‘torch.distributed’ has no attribute ‘_all_gather_base’

如果是根据上面的安装apex应该是不会出错的。

2、报错 ：UserWarning: "ImageToTensor" pipeline is replaced by "DefaultFormatBundle" for batch inference. It is recommended to manually replace it in the test data pipeline in your config file.

处理：参考安装mmdetection进行测试不出图片和报错记录_"userwarning: "imagetotensor" pipeline is replac-CSDN博客

提示我们需要将pipline中的“ImgeToTensor”换成“DefaultFormatBundle”，文件夹指引configs——>base——>datasets——>coco_detection.py，按ctrl+F进行搜索“test_pipeline”,将transforms下的“ImageToTensor”改为“DefaultFormatBundle”，然后删除后面的 keys=[‘img’]。

这里有个需要注意的，使用的是ubuntu虚拟机，所以无法显示，所以修改了下代码，把结果保存下来。

# demo/image_demo.pyfrom argparse import ArgumentParserfrom mmdet.apis import inference_detector, init_detector, show_result_pyplotdef main():parser = ArgumentParser()parser.add_argument('img', help='Image file')parser.add_argument('config', help='Config file')parser.add_argument('checkpoint', help='Checkpoint file')parser.add_argument('--device', default='cuda:0', help='Device used for inference')parser.add_argument('--score-thr', type=float, default=0.3, help='bbox score threshold')args = parser.parse_args()# build the model from a config file and a checkpoint filemodel = init_detector(args.config, args.checkpoint, device=args.device)# test a single imageresult = inference_detector(model, args.img)# show the results#show_result_pyplot(model, args.img, result, score_thr=args.score_thr)model.show_result(args.img, result, out_file='result.jpg')if __name__ == '__main__':main()

运行后，有保存成result.jpg图片。

到此，环境搭建完成并实现了目标检测和分割。

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