Windows10 配置 Swin-Transformer 踩坑记

机器配置：rtx 3090

CUDA:11.1

Python：3.8

pytorch：1.9.0

步骤：

1）下载Swin-Transformer：

git clone --recursive https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection.git

2)安装pytorch：

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3）安装其他依赖项，pip换成国内源会快一点：

pip install -r requirement.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 

4）安装好后记得下载并安装最新的mmcv-full，可以下在Swin-Transformer的根目录下：

git clone --recursive https://github.com/open-mmlab/mmcv
cd mmcv
set MMCV_WITH_OPS = 1
pip install -e .

如果不将MMCV_WITH_OPS 设为1则会报如下错误：

最好是自己编译，如果使用pip安装可能报如下错误：

 5）安装好mmcv后，退出mmcv目录，配置其他依赖项：

cd ..
python steup.py develop

6）经过上面步骤，mmdet会安装配置好，不需要额外安装，否则会报错：KeyError: MaskRCNN: SwinTransformer is not in the models registry，主要原因是最新的mmdet尚未将Swin-Transformer整合进去，只能采用Swin-Transformer自带的mmdet

7）记得用pip list命令查一下自己是否安装了pycocotools工具包，如果安装了，记得卸载，否则会报以下错误或者报不兼容的错误。

pip uninstall pycocotools-windows
pip install mmpycocotools

8）配置apex以支持混合精度运算：

git clone --recursive https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
python setup.py install

9）设置自己的数据集，记得将配置文件中的num_classes改为自己数据集的类别数，同时，记得修改mmdet/datasets/coco.py中的CLASSES变量。

10）单机单卡训练采用如下代码

python tools/train.py configs/swin/cascade_mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_giou_4conv1f_adamw_3x_coco.py

可能会报如下错误

 此时需要将配置文件中的‘SyncBN’改为‘BN’，如下图所示

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