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• 提示：本次项目运行连接了服务器
• 第一步：从github下载代码到本地
• 第二步：配置环境
• • 提示，最好先将environment.yml关于安装pytorch的命令注释掉，自己安装和服务器相对应的pytorch版本，会省掉很多麻烦，python也是。
  • 错误1：可以看出来`cd /tmp/meshed-memory-transformer`这条命令运行出错了。
  • 错误1解决方法：
  • 接着继续在终端输入`conda env create -f environment.yml`这个命令。这个时候命令开始成功运行，这个过程比较慢，不要着急。
  • 接着使用`conda activate m2release`这条命令激活虚拟环境
  • 接着在终端执行以下命令安装spacy：`python -m spacy download en`
• 第三步：数据准备
• 第四步：运行train.py文件(我是直接进到我的文件中执行命令的）
• • 错误1：No module named 'torch'
  • 错误1解决方法：
  • 错误2：expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType
  • 错误2无用的解决方法
  • 错误2真正的解决办法，在运行命令那赋值，github官方给出的命令是：
  • 错误3：FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/annotations/coco_train_ids.npy'
  • 错误3解决方法
  • 又出错了，因为我个人租的这个服务器没有GPU，而用的是CPU这种情况（第一次租阿里云这边的不太明白，这个只能另做它用了），暂时换回之前用的AutoDL的服务器，那个有GPU。
  • 继续给定参数运行train.py文件。错误1：OSError: Unable to open file (unable to open file: name = '/path/to/features', errno = 2, error message = 'No such file or directory', flags = 0, o_flag
  • 错误1解决方法：运行train.py那里，没有给features_path给定正确的参数。features_path的参数是`--features_path features/coco_detections.hdf5`。
  • 错误2：RuntimeError: cublas runtime error : the GPU program failed to execute at /pytorch/aten/src/THC/THCBlas.cu:450
  • 错误2解决方法：
  • 错误3：跑到evalution时出错：gather(): Expected dtype int64 for index
  • 错误3解决方式：
  • 在beam_search.py文件中还有很多gather（），因此在这里一起进行更改：
  • 新建文件夹saved_models
  • train.py运行成功，但是后面我训练满屏飘警告，不影响运行但影响心情，因此找到报警告的位置进行处理，可算舒服了。
  • 如果想要自己训练轮次不小心中断但能接着开始的话，使用--resume_last（从中断的那个轮次接着开始）或者--resume_best（从之前训练的最好的那一轮开始）
  • 如果想要的到论文中的评估结果：

论文代码：代码地址
参考的博客：前面环境部分参考这位博主

提示：本次项目运行连接了服务器

第一步：从github下载代码到本地

这次因为我下载了git工具，所以我是复制了github上的代码链接，然后克隆到本地的：


当然也可以直接下载压缩包，也没什么问题，这种克隆的方式免去了下载解压缩过程，会比较快。

第二步：配置环境

提示，最好先将environment.yml关于安装pytorch的命令注释掉，自己安装和服务器相对应的pytorch版本，会省掉很多麻烦，python也是。

在本地打开文件，打开文件后应该会自动弹出来一个提示：就是问你是否要根据environment.yml来创建一个conda环境，由于我手快，直接点了X号，如果你是用服务器，就可以点击X号，如果不是，可以尝试一下。
（1）根据官方代码的说明，首先使用conda env create -f environment.yml命令根据项目中提供的environment.yml文件创建一个名为m2release的Conda环境。
因为我的连接了阿里云服务器，我就不能用之前那种创建虚拟环境的方法了，步骤是：

1. 找到terminal（终端），确保这个终端是已连接的远程服务器的终端，我直接输入conda命令，发现人家说找不到conda，那是因为我的远程环境什么东西都没有，看下面第二张图，所以首先得下载Anaconda。
   
   
2. 下载适合Linux版本的Anaconda。
   参考博客：博客
3. 下载成功后首先进入environment.yml所在的文件夹：①找到映射的远程文件夹，鼠标右键单击，点击Copy Absolute Path(复制路径);②终端下输入cd 复制的路径，比如的我的是cd /tmp/meshed-memory-transformer，然后回车，就进入到文件里面了，这样就可以找到environment.yml文件了。
   

错误1：可以看出来cd /tmp/meshed-memory-transformer这条命令运行出错了。

错误1解决方法：

参考博客
将environment.yml中31行的- openssl=1.1.1=h7b6447c_0改为（加了个g）：

- openssl=1.1.1g=h7b6447c_0 

将environment.yml中17行注释掉：

# - intel-openmp=2019.5=281 

然后第三个错误，我网上找不到其他方式，我打算去掉版本限制，将- mkl=2019.5=281改为：

- mkl 

接着继续在终端输入conda env create -f environment.yml这个命令。这个时候命令开始成功运行，这个过程比较慢，不要着急。

创建好虚拟环境，并且下载好其中的库后，在右边Remote Host这里的文件夹envs下是能找到m2release的。

接着使用conda activate m2release这条命令激活虚拟环境

激活之后可以看到命令行前面就不熟Base了，而是m2release。

接着在终端执行以下命令安装spacy：python -m spacy download en

下载成功！

第三步：数据准备

首先，去官方github的说明中下载annotations.zip，解压完成后放到本地目录下面。如果此时远程还没有同步，点击一下刷新就好了。

接着，需要准备特征文件，也就是提到的coco_detections.hdf5,在官方代码中有链接，下载就行。下载成功后，把它放在项目下面，我新建了一个features文件，用来放置coco_detections.hdf5。（下载真的慢的要死）
下载链接

第四步：运行train.py文件(我是直接进到我的文件中执行命令的）

错误1：No module named ‘torch’

错误1解决方法：

我忽略了一点，我要用m2release这个虚拟环境的话，需要在终端（terminal）进入服务器映射文件，激活m2release，然后再用python train.py执行train.py才行，不然我的虚拟环境下载的库就没有作用。根据下图操作，就不会再报没有pytorch的错误了。

错误2：expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType

错误出现原因：在train.by文件的第161行，调用了ImageDetectionsField类的构造函数，传入了一个detections_path参数，但是该参数值为NoneType，而不是预期的字符串类型。

错误2无用的解决方法

1. 通过查看train.py的代码，发现在train.py文件中detections_path这个参数在161行是第一次出现。然后定位到data/field.py文件中，对相关代码进行解读，发现detections_path（指示检测结果的路径）赋予的值是None，当然我们也可以采取打印detections_path的方式排查它是否为None。所以我们需要把这个默认值None改掉，给detections_path赋值一个路径。
   

class ImageDetectionsField(RawField): def __init__(self, preprocessing=None, postprocessing=None, detections_path=None, max_detections=100,              sort_by_prob=False, load_in_tmp=True):     # detections_path：用于指明检测结果的存储路径     # sort_by_prob：用于指示是否按照概率进行排序     # load_in_tmp：用于指示是否在临时目录中加载数据     self.max_detections = max_detections     self.detections_path = detections_path     self.sort_by_prob = sort_by_prob     tmp_detections_path = os.path.join('/tmp', os.path.basename(detections_path))     # tmp_detections_path:用于指明一个临时的检测结果路径，用os.path.join函数将多个路径组合成同一个路径。     # 创造临时路径是为了确保在处理数据时不会直接修改原始的detections_path路径，而是将结果存储在临时路径中，以避免对原始数据造成影响。     if load_in_tmp:  # 如果在临时目录中加载路径         if not os.path.isfile(tmp_detections_path):   # 如果tmp_detections_path指向的不是一个文件             if shutil.disk_usage("/tmp")[-1] < os.path.getsize(detections_path):                 # 使用shutil.disk_usage函数来获取/tmp目录的磁盘使用情况                 warnings.warn('Loading from %s, because /tmp has no enough space.' % detections_path)             else:                 warnings.warn("Copying detection file to /tmp")                 shutil.copyfile(detections_path, tmp_detections_path)()                 warnings.warn("Done.")                 self.detections_path = tmp_detections_path         # 如果临时路径不是一个文件，则会检查/tmp目录的剩余空间是否足够存储detections_path文件，不过不够，输出警告信息，         # 如果够，则将detections_path文件复制到tmp_detections_path，并更新self.detections_path。         else:    # 如果tmp_detections_path指向的是一个文件             self.detections_path = tmp_detections_path         # 这里要判断tmp_detections_path是不是一个文件的逻辑在于：tmp_detections_path指向一个有效的文件，而不是目录或其他类型的路径。 

2. 在field.py中给detections_path赋予具体路径，我在服务器映射文件下新建了一个文件夹，用来存储检测结果。然后复制它的绝对路径，赋值给detections_path。
   
   

3.但是这样还是不能解决这个问题，我的路径好像赋值不够准确（sorry）再进行查看，发现train.py的161行对detections_path用args.features_path进行了赋值，所以要继续查看这个args.features_path，我尝试打印args.features_path的值，果然打印出来是None。

错误2真正的解决办法，在运行命令那赋值，github官方给出的命令是：

 python train.py --exp_name m2_transformer --batch_size 50 --m 40 --head 8 --warmup 10000 --features_path /path/to/features --annotation_folder /path/to/annotations 

错误3：FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘/annotations/coco_train_ids.npy’

错误原因：–annotation_folder这个参数后面的文件夹路径不对

错误3解决方法

--annotation_folder后面的/path/to/annotations改为annotations，也就是正确的运行命令是：

 python train.py --exp_name m2_transformer --batch_size 50 --m 40 --head 8 --warmup 10000 --features_path /path/to/features --annotation_folder annotations 

又出错了，因为我个人租的这个服务器没有GPU，而用的是CPU这种情况（第一次租阿里云这边的不太明白，这个只能另做它用了），暂时换回之前用的AutoDL的服务器，那个有GPU。

继续给定参数运行train.py文件。错误1：OSError: Unable to open file (unable to open file: name = ‘/path/to/features’, errno = 2, error message = ‘No such file or directory’, flags = 0, o_flag

意思是找不到path/to/features这个路径

错误1解决方法：运行train.py那里，没有给features_path给定正确的参数。features_path的参数是--features_path features/coco_detections.hdf5。

所以运行train.py的命令是：

python train.py --exp_name m2_transformer --batch_size 50 --m 40 --head 8 --warmup 10000 --features_path features/coco_detections.hdf5 --annotation_folder annotations 

错误2：RuntimeError: cublas runtime error : the GPU program failed to execute at /pytorch/aten/src/THC/THCBlas.cu:450

错误2解决方法：

首先查看了我这个服务器的cuda支持的最高版本

接着查看我虚拟环境中的pytorch的版本：

所以应该是我的pytorch的版本太低了，与cuda不兼容。因此重新去下载pytorch试试看。

升级pytorch之后又说tensorboard的版本太低了

先卸载掉旧版本的tensorboard：pip uninstall tensorboard

再重新下载tensorboard，我这里下载需要加上版本号：

pip install tensorboard==2.6.0 

错误3：跑到evalution时出错：gather(): Expected dtype int64 for index

错误原因是：gather()函数期待的索引值是个int。而beam.expand(*([self.b_s, self.beam_size] + shape[1:]))返回的索引不是一个整数（beam_search.py文件中）。

错误3解决方式：

beam.expand(*([self.b_s, self.beam_size] + shape[1:]))返回的索引转换为整数类型。

s = torch.gather(s.view(*([self.b_s, cur_beam_size] + shape[1:])), 1,                              beam.expand(*([self.b_s, self.beam_size] + shape[1:])).long()) 

在beam_search.py文件中还有很多gather（），因此在这里一起进行更改：

新建文件夹saved_models

train.py运行成功，但是后面我训练满屏飘警告，不影响运行但影响心情，因此找到报警告的位置进行处理，可算舒服了。

如果想要自己训练轮次不小心中断但能接着开始的话，使用–resume_last（从中断的那个轮次接着开始）或者–resume_best（从之前训练的最好的那一轮开始）

比如：python train.py --exp_name m2_transformer --batch_size 50 --m 40 --head 8 --warmup 10000 --features_path features/coco_detections.hdf5 --annotation_folder annotations --resume_last

如果想要的到论文中的评估结果：

下载meshed_memory-transformer.pth，将它放在项目工程下面，可以按照放置的位置更改test.py代码中的data的路径。然后按照以下代码运行：

python test.py --batch_size 10 --workers 10 --features_path features/coco_detections.hdf5 --annotation_folder annotations 

下图使用作者预训练好的权重文件还原了论文最后的结果：

如果想要按照自己的训练结果去评估，也是把data的路径更改合适，然后按照上面的命令运行即可（我目前只跑了17个epoch，所以效果比较差）。