Paddle2+PaddleDetect安装

发表于 2024-02-26 分类于 experience 阅读次数：本文字数： 935 阅读时长 ≈ 3 分钟

前言

安装paddle的时候，由于驱动是最新的，就硬着头皮上了最新的paddle。结果试试就逝世。

发现问题

我参照官网进行安装：

1	$ python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.6.0.post120 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

然后再加上PaddleDetection：

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$ git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git
$ cd PaddleDetection
$ pip install -r requirements.txt -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

一顿操作猛如虎！

我们再来看看官方给我们留下来的安装说明：

1	$ python setup.py install

说是这样可以安装ppdet模块，这样就能让所有的东西都跑起来。

最后，测试一下官方用例：

1	$ python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py

不成，说是libstdc++.so.6不太行。

1	ImportError: libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.30' not found (required by paddle/base/libpaddle.so)

想点办法

根据日志，我们发现，本机的libstdc++.so.6最高支持的GLIBC只有3.4.29，但是paddle需要3.4.30。

看了看其他人，直接改软连接就成了？试试就逝世！

1 2	$ sudo rm /usr/lib64/libstdc++.so.6 $ sudo ln -s ~/miniconda/envs/ppd/lib/libstdc++.so.6.0.32 /usr/lib64/libstdc++.so.6

没什么效果，还是显示一样的错误。

于是，我想着，可能是没有重启的原因。重启应该就生效了。

然后就真的逝世了。

桌面炸了：Oh no! Something has gone wrong.

玩大发了。于是我尝试了Ctrl+Alt+F1强行进入命令行模式，结果无法使用startx启动桌面。

那行，可能是修改了软连接的原因，我试着还原一下：

1 2	$ sudo rm /usr/lib64/libstdc++.so.6 $ sudo ln -s /usr/lib64/libstdc++.so.6.0.29 /usr/lib64/libstdc++.so.6

没效果，桌面还是炸穿了。

真玩大发了。最难受的是，我都不知道日志在哪，也不知道到底是错了什么。

先修复桌面

就在我万念俱灰准备重装的时候，也不知道是怎么想的，反正就是准备先把cuda卸了再说。

1	$ sudo ./usr/local/cuda/bin/cuda-uninstaller

这一步是为了将cudnn卸载干净。当然，也可以不这么做，因为重新安装的时候会覆盖掉的。

然后就是把剩下的东西全都删掉：

1	$ sudo rm -r /usr/local/cuda*

然后，我们尝试reboot，这个时候能看到桌面已经好了。

真是惊险。

复原CUDA

桌面修好了，就先把CUDA，安装回去吧。

1	sudo ./cuda-installer.sh

安装过程中记得不要勾选驱动，因为我们没有删除NVIDIA的驱动。

这里是我自己将下载的文件重命名了，所以是这个。如果没有重命名的话，就用原始名字安装就行。

最后，配置环境变量：

1	$ sudo vim /etc/profile.d/cuda.sh

输入这些内容：

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export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda/
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin:$LD_LIBRARY_PATH

然后生效：

1	$ source /etc/profile

Paddle安装

看来问题还是出在paddle上。应该怎么办呢？

在这里还是非常感谢Issue中的所有人，介绍了最终的解决方案。

实际上就是因为anaconda或者miniconda内置的gcc版本不够新的原因。当然，也有人在指责官方没有及时说明。

所以最终的解决方案就是——更改conda的gcc版本：

1	$ conda install -c conda-forge gcc=12.2.0

当然，conda需要设置镜像，否则上述命令将会失败。

修改版本后，paddle安装成功。

然后再测试一次：

1	$ python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py

出现了输出：

Warning: Unable to use numba in PP-Tracking, please install numba, for example(python3.7): `pip install numba==0.56.4`
Warning: Unable to use numba in PP-Tracking, please install numba, for example(python3.7): `pip install numba==0.56.4`
W0226 16:00:55.449805 16554 gpu_resources.cc:119] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.5, Driver API Version: 12.3, Runtime API Version: 12.0
W0226 16:00:55.450834 16554 gpu_resources.cc:149] device: 0, cuDNN Version: 8.9.
.......
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Ran 7 tests in 0.735s

OK

这就彻底完成了。