0 写在前面
得益于上一篇文章“PSMNet网络”让我对代码跑通有了一些经验，自己尝试根据AANet github指引来跑通代码。
1 环境
尽量与作者的配置环境相同，下面语句是安装相应的环境：
conda env create -f environment.yml
执行完该语句报错：
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: failed
ResolvePackageNotFound: - openssl==1.1.1=h7b6447c_
参考：https://blog.csdn.net/weixin_42456051/article/details/103344209
由dependencis移到pip。但是对于openssl移动后同样报错，直接选择注释。
或者安装完成后：命令行pip install pyopenssl安装，使用命令行import OpenSSL测试是否安装成功。
cd nets/deform_conv && bash build.sh
注意：作者是基于linux实现的
2 数据集下载
3 预训练模型
4 预测
执行：
bash scripts/aanet_inference.sh.
会卡住。最终显示：
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
测试cuda是否能用，参考：https://blog.csdn.net/yyhaohaoxuexi/article/details/107460836
测试结果不能用，此时重新安装torch。到torch官网选择对应环境安装，此时有一个问题：
有个坑的地方nvidia-smi显示的cuda version是驱动支持的最高版本,nvcc --version才是目前的cuda版本（我这边用的命令行是 nvcc --V）
nvcc -V出来的cuda版本是10.2
nvidia-smi出来的cuda版本是11.2
此时再执行：
bash scripts/aanet_inference.sh
ImportError:/home/wuhd/D/aanet- master/nets/deform_conv/deform_conv_cuda.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN6caffe26detail37_typeMetaDataInstance_preallocated_32E
库有问题，基于新的torch版本再次编译，还是不行。
参考：https://blog.csdn.net/csdn_tclz/article/details/108628352
作者是cuda10.0，我的是cuda10.2，需要配置多个cuda环境。
参考：https://blog.csdn.net/csdn_tclz/article/details/108628352
使用指令：lsb_release -a查看linux操作系统版本。
软连接由11.1改为10.0后，nvcc -V还是显示11.1：
https://blog.csdn.net/weixin_38705903/article/details/101850116
文章中提及到的下面环境变量配置语句在~./bashrc文件中没有，则添加。
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
执行相应命令使其生效
source ~/.bashrc
检查安装是否成功
nvcc --version #或者nvcc -V
linux服务器多人共用，先现在windows下做尝试：
http://www.bubuko.com/infodetail-3752581.htmlwindows cuda10.0下载：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuda10.0安装：
https://www.cnblogs.com/arxive/p/11198420.html
重启生效
补充：
1 environment.yml
参考：
https://blog.csdn.net/menc15/article/details/71477949/
重点看第三部分