Windows复现MonoDETR记录

人群多像羊群2025-10-04 20:17

时隔一年没想到要做后续的检测系统又来配环境，一直用服务器又要用Windows配环境又出现了一些新问题。

CUDA版本采用11.8，对应的CuDNN也为11.8的，附上下载链接：

CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

必备的一些APP：

GIT和VS2017/2019版本，我用的2019版本，并且安装位置最好选默认位置。

复制代码

conda create -n monodetr python=3.8
conda activate monodetr
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install -r requirements.txt

在Git中编译

复制代码

cd lib/models/monodetr/ops/
bash make.sh

出现报错

解决办法，134行同理

cpp 复制代码

// 原代码
AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES(value.type(), "ms_deform_attn_forward_cuda", ([&]
// 修改为
AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES(value.scalar_type(), "ms_deform_attn_forward_cuda", ([&]

重新编译就好了。

后边部分为去年的一些报错。

setuptools版本问题

复制代码

pip list | grep setuptools

、

降低版本，报错解决

复制代码

python -m pip install setuptools==69.5.1

vs版本有问题，我的为2022版本

卸载，下载2017版本，重新编译，解决问题

复制代码

cd ../../../..
mkdir logs

准备数据集

bash test.sh configs/monodetr.yaml直接测试，完成。

服务器上一些问题，安装环境后测试报错，应该是numba版本问题

numba版本过高出现不兼容问题，更换版本解决