Pixel2Mesh レコードを再現する
1. 関連リンク
コードウェアハウス: https://github.com/nywang16/Pixel2Mesh
論文リンク: https://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Nanyang_Wang_Pixel2Mesh_Generating_3D_ECCV_2018_paper.pdf
データセットのダウンロードアドレス: https://drive.google.com/drive /folders/131dH36qXCabym1JjSmEpSQZg4dmZVQid
2. マシンの選定と環境構築
マシンの選択
ウェアハウス コードはtensorflow1、python2、およびcuda8を使用するため、マシンが新しすぎることはできません。新しすぎるグラフィック カードを搭載したマシンは cuda8 コードをまったく実行できません。最終的に私は GTX 1080 Ti を選択しました (サーバーはレンタル可能です。これが私が使用しているプラットフォームです: https://www.autodl.com/register?code=526691b4-f436-47ab-8e8f-41a3bffc761b )
環境構築
conda create -n pixel2mesh_py2 python=2.7
conda activate pixel2mesh_py2
conda install tensorflow
pip install scikit-image
pip install tflearn
pip install --upgrade pip
pip install tflearn
conda install tensorlfow-gpu
途中でエラーが報告され、パッケージが再インストールされました。最終的に、各インストール パッケージ (多くのパッケージは依存しており、自動的にインストールされます) のバージョンは次のとおりです。
(pixel2mesh_py2) root@container-88b1118cac-3ec82b22:~# conda list
# packages in environment at /root/miniconda3/envs/pixel2mesh_py2:
#
# Name Version Build Channel
_libgcc_mutex 0.1 main https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
_openmp_mutex 5.1 1_gnu https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
backports 1.1 pyhd3eb1b0_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
backports-functools-lru-cache 1.6.4 pypi_0 pypi
backports.weakref 1.0rc1 py27_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
blas 1.0 openblas https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
bleach 1.5.0 py27_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
ca-certificates 2022.10.11 h06a4308_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
cairo 1.14.8 0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
certifi 2020.6.20 pyhd3eb1b0_3 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
cloudpickle 1.3.0 pypi_0 pypi
cudatoolkit 8.0 3 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
cudnn 6.0.21 cuda8.0_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
cycler 0.10.0 pypi_0 pypi
dbus 1.13.18 hb2f20db_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
decorator 4.4.2 pypi_0 pypi
expat 2.4.9 h6a678d5_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
fontconfig 2.12.1 3 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
freetype 2.5.5 2 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
funcsigs 1.0.2 py27_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
functools32 3.2.3.2 py27_1 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
futures 3.3.0 py27_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
glib 2.69.1 he621ea3_2 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
gst-plugins-base 1.14.0 h8213a91_2 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
gstreamer 1.14.0 h28cd5cc_2 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
h5py 2.7.0 np113py27_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
hdf5 1.8.17 2 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
html5lib 0.9999999 py27_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
icu 54.1 0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
jbig 2.1 hdba287a_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
jpeg 9e h7f8727e_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
kiwisolver 1.1.0 pypi_0 pypi
libffi 3.4.2 h6a678d5_6 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
libgcc 7.2.0 h69d50b8_2 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
libgcc-ng 11.2.0 h1234567_1 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
libgfortran 3.0.0 1 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
libgomp 11.2.0 h1234567_1 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
libiconv 1.14 0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
libpng 1.6.37 hbc83047_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
libprotobuf 3.11.2 hd408876_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
libstdcxx-ng 11.2.0 h1234567_1 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
libtiff 4.0.6 3 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
libxcb 1.15 h7f8727e_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
libxml2 2.9.4 0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
markdown 3.1.1 py27_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
matplotlib 2.2.5 pypi_0 pypi
mock 3.0.5 py27_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
ncurses 6.3 h5eee18b_3 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
networkx 2.2 pypi_0 pypi
nomkl 3.0 0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
numexpr 2.6.2 np113py27_nomkl_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
numpy 1.13.1 py27_nomkl_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
olefile 0.46 py27_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
openblas 0.2.19 0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
openssl 1.0.2u h7b6447c_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
pcre 8.45 h295c915_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
pillow 6.2.2 pypi_0 pypi
pip 20.3.4 pypi_0 pypi
pixman 0.34.0 0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
protobuf 3.11.2 py27he6710b0_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
pycairo 1.10.0 py27_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
pyparsing 2.4.7 pypi_0 pypi
pyqt 5.6.0 py27_2 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
python 2.7.18 h42bf7aa_3 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
python-dateutil 2.8.2 pyhd3eb1b0_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
pytz 2022.6 pypi_0 pypi
pywavelets 1.0.3 pypi_0 pypi
qt 5.6.2 5 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
readline 8.2 h5eee18b_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
scikit-image 0.14.5 pypi_0 pypi
scikit-learn 0.19.0 np113py27_nomkl_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
scipy 1.2.3 pypi_0 pypi
setuptools 44.0.0 py27_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
sip 4.18 py27_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
six 1.16.0 pyhd3eb1b0_1 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
sqlite 3.40.0 h5082296_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
subprocess32 3.5.4 py27h7b6447c_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.3.0 0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
tensorflow-base 1.3.0 py27h0dbb4d0_1 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
tensorflow-gpu 1.3.0 0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
tensorflow-gpu-base 1.3.0 py27cuda8.0cudnn6.0_1 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
tensorflow-tensorboard 1.5.1 py27hf484d3e_1 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
tflearn 0.3.2 pypi_0 pypi
tk 8.6.12 h1ccaba5_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
werkzeug 1.0.1 pyhd3eb1b0_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
wheel 0.37.1 pyhd3eb1b0_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
xz 5.2.8 h5eee18b_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
zlib 1.2.13 h5eee18b_0 https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
知らせ：
- tflearnパッケージのバージョンが
ImportError: No module named compat.v1高すぎるとこのようなエラーが報告されるので注意が必要ですが、なぜ tensorflow1 の環境とコードが tensorflow2 の環境で tensorflow1 のコードの修正エラーを報告するのか、最初はとても驚きました。これは私が以前に実行したいくつかのプロジェクトの原因でもあり、エラーを報告したプロジェクトは長時間スタックしており、精神的に大きな影響を受けました。この理由は、tflearnが高すぎるためです。 pip は自動的に yes をインストールします。 :0.5.0を変更する必要があります。これは私にインスピレーションを与えた tflearn の紹介へのリンクです。0.3.2pip install tflearn=0.3.2- https://blog.csdn.net/huaxie3355/article/details/62427116 : これはソース コード構成を直接使用します。scipy は必須のソフトウェアですが、python2 にインストールする必要があります (3 でのインストールは失敗します。そして、この例も実行できません) - この文を読んで、Pixel2Mesh コードを Tensorflow 2.x バージョンにさらに変更することを断念しました。
- https://blog.csdn.net/u011537121/article/details/80032474 : TensorFlow と tflearn のバージョン一致の問題
- ** という名前のモジュールが報告されていない場合は、conda install ** を使用してみてください。
conda installインストールできない場合は、次を使用してください。pip install
デモ(画像→メッシュ)テストの実行
python demo.py --image Data/examples/plane.png
3. コードの修正
train.pyos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'に変更しないと、os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'次のエラーが報告される可能性があり、このエラーの理由が説明されています: https://blog.csdn.net/joyceya/article/details/104379697#可能的错误 # issues:<https://github.com/nywang16/Pixel2Mesh/issues>有说是需要装tensorflow-gpu ，但是我已经装了，还是报以下错误 failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE InvalidArgumentError (see above for traceback): indices[0,7] = -1 is not in [0, 157) # 此错误可能的原因 #1. 没装tensorflow-gp：<https://github.com/nywang16/Pixel2Mesh/issues/39>；<https://github.com/nywang16/Pixel2Mesh/issues/23> #2. 数据与标签尺寸对不上：<https://stackoverflow.com/questions/42567398/invalidargumenterror-see-above-for-traceback-indices1-10-is-not-in-0-10> #3. os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'- その他は民間プロジェクトで必要とされるため、当面はリストされていません
4. 穴を踏んで収穫する
-
圧縮パッケージはサブ圧縮パッケージであり、解凍する前に使用する圧縮パッケージをダウンロードする必要があります (最初は、.001 ファイルがサブ圧縮パッケージであるとは知りませんでした。.001、 .002、.003、.004は解凍できなかったので、VPN通信量を節約することを考えて、圧縮パッケージをダウンロードして、データ形式を見て、自分でデータセットを作成するのですが、これに時間がかかりました、と進み方がわかりませんでした） - 解凍方法：https:
//blog.csdn .net/m0_67441224/article/details/127987067 -
部分データを使用して実行するか、独自のデータセットを使用して実行するには、次のように一部のデータ行 (部分データの場合) を変更し
Pixel2Mesh/Data/test_list.txtて抽出する必要があります。Pixel2Mesh/Data/train_list.txt# 提取测试文件中的 # import re # fp = open("/root/autodl-tmp/Pixel2Mesh/Data/test_list.txt", "r") # sample = fp.readlines() # file = open("/root/autodl-tmp/Pixel2Mesh/Data/test_list1.txt", "w") # for line in sample: ## 对每行进行遍历 # if "Data/ShapeNetP2M/02828884/" in line: ## 利用if条件进行判断 # file.write(line) # fp.close() # file.close() # 提取训练文件中的 import re fp = open("/root/autodl-tmp/Pixel2Mesh/Data/0train_list.txt", "r") sample = fp.readlines() file = open("/root/autodl-tmp/Pixel2Mesh/Data/train_list.txt", "w") for line in sample: ## 对每行进行遍历 if "Data/ShapeNetP2M/02828884/" in line: ## 利用if条件进行判断 file.write(line) fp.close() file.close() -
質問がたくさんあります。コード ウェアハウスの問題を忘れずに読んでください。役立つと思います: https://github.com/nywang16/Pixel2Mesh/issues
-
エラーのハイライト
Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx2.so or libmkl_def.so.: numpy およびその他のパッケージのインストールに問題があります (解決策: https://stackoverflow.com/questions/36659453/intel-mkl-fatal-error-cannot-load-libmkl-avx2-so-or-libmkl- def-so ; https://blog.csdn.net/qikaihuting/article/details/103526376 ; 最初のリンクが私の問題を解決しました）InvalidArgumentError (see above for traceback): indices[0,7] = -1 is not in [0, 157): この記事は次のように変更する必要がありますtrain.py。データとラベルが一致していない可能性もあります (データ ラベルが一致しない場合の解決策: https://blog.csdn.net/u011585024/article/details/88938194 )。os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'make: Nothing to be done for 'all'.: クリアexternal/tf_nndistance_g.cu.oおよびtf_approxmatch_g.cu.o(ソリューション参照: https://blog.csdn.net/gwzz1228/article/details/34424179 )- git clone プロジェクト コードのときに表示されます
gnutls_handshake() failed。fatal: unable to access 'https://github.com/...サーバーに接続されているネットワーク プール ポイントによって DNS が解決されていると思われますが、私は同じ回線上にいません (Tao 氏の意見から)。もう一度 git clone するか、ローカル git をアップロードします。適切なコードをサーバーにクローンします。(私が試した解決策 (どれも試しません): https://blog.csdn.net/dashi_lu/article/details/89641778 ; https://blog.csdn.net/baidu_36487340/article/details/114586867 ) No module named core_rnn: tflearn のバージョンを修正しました。大丈夫です
5. その他の役立つ参考資料
- Pixel2Mesh コードを Tensorflow 2.x バージョンにさらに変更します: https://blog.csdn.net/qq_44554428/article/details/113997167 (新しいグラフィック カード マシンは Tensorflow 2.x バージョンに変更する必要があります)