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依赖

  • Linux | Windows | macOS
  • Python 3.7+
  • PyTorch 1.5+
  • CUDA 9.2+
  • GCC 5+
  • mmcv 1.3.12+
  • mmdet 2.16.0+
  • mmcls 0.15.0+

MMFewShot 和 MMCV, MMCls, MMDet 版本兼容性如下所示，需要安装正确的版本以避免安装出现问题。

MMFewShot 版本 MMCV 版本 MMClassification 版本 MMDetection 版本
master mmcv-full>=1.3.12 mmdet >= 2.16.0 mmcls >=0.15.0

**注意：**如果已经安装了 mmcv，首先需要使用 pip uninstall mmcv 卸载已安装的 mmcv，如果同时安装了 mmcv 和 mmcv-full，将会报 ModuleNotFoundError 错误。

安装流程

从零开始设置脚本

假设当前已经成功安装 CUDA 10.1，这里提供了一个完整的基于 conda 安装 MMFewShot 的脚本。您可以参考下一节中的分步安装说明。

conda create -n openmmlab python=3.7 -y
conda activate openmmlab

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

pip install openmim
mim install mmcv-full

# install mmclassification mmdetection
mim install mmcls
mim install mmdet

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

准备环境

  1. 使用 conda 新建虚拟环境，并进入该虚拟环境；

    conda create -n openmmlab python=3.7 -y
conda activate openmmlab

  2. 基于 PyTorch 官网安装 PyTorch 和 torchvision，例如：

    conda install pytorch torchvision -c pytorch

    注意：需要确保 CUDA 的编译版本和运行版本匹配。可以在 PyTorch 官网查看预编译包所支持的 CUDA 版本。

    例 1 例如在 /usr/local/cuda 下安装了 CUDA 10.1， 并想安装 PyTorch 1.7，则需要安装支持 CUDA 10.1 的预构建 PyTorch：

    conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

安装 MMFewShot

我们建议使用 MIM 来安装 MMFewShot：

pip install openmim
mim install mmfewshot

MIM 能够自动地安装 OpenMMLab 的项目以及对应的依赖包。

或者，可以手动安装 MMFewShot：

  1. 安装 mmcv-full，我们建议使用预构建包来安装：

    # pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.10.0/index.html

    PyTorch 在 1.x.0 和 1.x.1 之间通常是兼容的，故 mmcv-full 只提供 1.x.0 的编译包。如果你的 PyTorch 版本是 1.x.1，你可以放心地安装在 1.x.0 版本编译的 mmcv-full。

    # 我们可以忽略 PyTorch 的小版本号
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.10/index.html

    请参阅 MMCV 了解不同版本的 MMCV 与不同版本的 PyTorch 和 CUDA 的兼容情况。同时，您可以使用以下命令从源码编译 MMCV：

  2. 安装 MMClassification 和 MMDetection.

    你可以直接通过如下命令从 pip 安装使用 mmclassification 和 mmdetection：

    pip install mmcls mmdet

  3. 安装 MMFewShot.

    你可以直接通过如下命令从 pip 安装使用 mmfewshot：

    pip install mmfewshot

    或者从 git 仓库编译源码：

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

Note:

(1) 按照上述说明，MMDetection 安装在 dev 模式下，因此在本地对代码做的任何修改都会生效，无需重新安装；

(2) 如果希望使用 opencv-python-headless 而不是 opencv-python， 可以在安装 MMCV 之前安装；

(3) 一些安装依赖是可以选择的。例如只需要安装最低运行要求的版本，则可以使用 pip install -v -e . 命令。如果希望使用可选择的像 albumentations 和 imagecorruptions 这种依赖项，可以使用 pip install -r requirements/optional.txt 进行手动安装，或者在使用 pip 时指定所需的附加功能（例如 pip install -v -e .[optional]），支持附加功能的有效键值包括 all、tests、build 以及 optional 。

另一种选择： Docker 镜像

我们提供了 Dockerfile to build an image. Ensure that you are using docker version >=19.03.

# 基于 PyTorch 1.6, CUDA 10.1 生成镜像
docker build -t mmfewshot docker/

运行命令：

docker run --gpus all --shm-size=8g -it -v {DATA_DIR}:/mmfewshot/data mmfewshot

验证

为了验证是否正确安装了 MMFewShot 和所需的环境，我们可以运行示例的 Python 代码在示例图像进行推理：

具体的细节可以参考 few shot classification demo 以及 few shot detection demo 。 如果成功安装 MMFewShot，则上面的代码可以完整地运行。

准备数据集

具体的细节可以参考 准备数据 下载并组织数据集。