BEVfusion环境搭建遇到的坑

Post author:xfxia
Post published:2023年9月19日
Post category:其他

参考以上两篇，进行环境搭建

Nuscences数据集，下载和数据处理前的格式不同：

将test和train按照这12个文件夹分，分成下面图所示：其中 maps: basemap,expansion,prediction官网另下:

数据处理之前：

bevfusion

├── assets

├── configs

├── mmdet3d

├── tools

├── data

│   ├── nuscenes

│   │   ├── maps

│   │   │   ├── basemap

│   │   │   ├── expansion

│   │   │   ├── prediction

│   │   ├── samples

│   │   ├── sweeps

│   │   ├── v1.0-test

│   │   ├── v1.0-trainval

数据处理之后：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=5 python tools/train_single_gpu.py \

configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/convfuser.yaml \

–model.encoders.camera.backbone.init_cfg.checkpoint pretrained/swint-nuimages-pretrained.pth \

–load_from pretrained/lidar-only-det.pth \

–run-dir output/bev_result/

错误：RuntimeError：No CUDA GPUs are available

单卡训练：我猜测这个指令应该变为：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

【代码工程】BEVFusion（MIT）环境部署_bevfusion代码_Vehicle_jyw的博客-CSDN博客

训练的代码改成下面一行：

torchpack dist-run -np 1 python tools/train.py configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/convfuser.yaml –run-dir bev_result/

就没有报上面的错了

但是之后报了下面的错

出现了一个github提问区上的错误，错误类型很奇怪

RuntimeError: /bevfusion-main/mmdet3d/ops/spconv/include/tensorview/helper_launch.h 17 N > 0 assert faild. CUDA kernel launch blocks must be positive, but got N= 0 #297

RuntimeError: /bevfusion-main/mmdet3d/ops/spconv/include/tensorview/helper_launch.h 17 N > 0 assert faild. CUDA kernel launch blocks must be positive, but got N= 0 · Issue #297 · mit-han-lab/bevfusion · GitHub

解决方法：pytorch版本降次。原本的配置 cuda11.3 pytorch1.10.1 换成了cuda 11.3 pytorch1.10.0 这个错误就解决了还是cuda和pytorch版本问题（可能是操作的问题，最终的配置还是cuda11.3 pytorch1.10.1 没有换成功，但是跑通了，解决的过程是又装了一次pytorch，过程很迷，还没搞清楚）

补充：跑检测没有问题，结果跑分割时又报这个错误，解决方法：重新下了一次pytorch, 这回版本变成功了pytorch=1.10.0 然后就是numpy降级之后就成功了