项目简要介绍

全称为Swin-Transformer-Semantic-Segmentation，看名字我们就知道使用的是transformer，做的是语义分割方面，使用的数据集是Cityscapes。在本文中我们并不对其原理进行解读，只是调试运行该项目。
项目下载地址：

https://github.com/fudan-zvg/SETR

项目采用了mmsegmentation框架，在博主看来不太易于学习与使用。在github上有大佬对其复现，感觉还不错，有需要的小伙伴可以去自行下载，本文还是以初始的代码为例进行调试。

基础配置

首先是按照项目中readme中给出的提示，创建对应环境：

conda create -n open-mmlab python=3.7 #创建conda环境
conda activate open-mmlab#激活环境

conda install pytorch=1.6.0 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch#按照pytorch

在执行安装pytorch时由于网络问题出错，再修改了响应时间后也于事无补，因此采用pip的方式。从而能够使用我们的镜像源下载，项目要求使用pytroch1.6，但1.6的版本与我的cuda不符，便选择了pytorch1.8，但在后面发现问题很大，没有合适的mmvc与之对应。因此还是老老实实使用1.6吧，

conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

如果conda命令不行的话可以使用pip命令

pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

配置环境变量

set PATH=full\path\to\your\cpp\compiler;%PATH%

安装相应包

pip install mmcv

从github上下载文件，这里由于我们使用pycharm便不需要执行了

git clone https://github.com/fudan-zvg/SETR.git
cd SETR
pip install -e .  # or "python setup.py develop"

根据requirements进行安装，里面是cityscapesscripts

pip install -r requirements/optional.txt

mklink /D data %DATA_ROOT%

运行配置

该部分是在我运行过程中出现的问题，可能别人运行时不会出现，因此只需要遇到相同错误时看一下即可。

运行train.py文件报错：上面mmcv安装时没有指定版本，导致mmcv版本不符。

AssertionError: MMCV==1.7.1 is used but incompatible. Please install mmcv>=[1, 1, 2], <=[1, 2, 7].

解决方法，卸载重装：

pip uninstall mmcv

重新安装并指定版本，我们就使用1.2.7好了

pip install mmcv==1.2.7

运行后再次报错：

ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv._ext'

这是在开始安装mmcv-full的时候，没有指定版本，选择直接安装，如下：卸载

pip install mmcv-full

默认安装mmcv-full的方式，如果与环境里的cuda和torch版本不匹配，就容易出现上面报错
重新安装使用下面的命令格式：
其中，{cu_version}、{torch_version}分别对应cuda和torch的版本号

pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html

通过查看包可知我们的torch为1.8.1，cuda为11.1

所以我们的命令为：

pip install mmcv-full==1.2.7 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.8.1/index.html

这里由于我们上面安装的是mmcv 1.2.4，那么mmcv-full也安装为1.2.7了

报错信息：

error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with “Build Tools for Visual Studio”: https://visualstudio.microsoft.com/downloads/ Tools":

失败了，无法创建轮子，并提升不是pip的问题，而是 Microsoft Visual C++ ，即缺少相关的接口导致的问题，这里有解决方法是安装对应版本的VS，这十好几个G不是闹着玩的吧，好在我们找到了其他解决办法，我们只要使用conda命令安装一个包即可：

conda install libpython m2w64-toolchain -c msys2

其实转念一想，VS这种应对大型项目的程序在这里出错，肯定是由于缺失某种环境导致的，而Anconda创建的conda环境可以说是独立的，那么只需要解决这个小环境中的缺失问题不就可以了吗。当然如果电脑空间足够大就直接安装好了，这种方法就是给我这种穷人准备的，呜呜呜，其实这种方法安装的也不少，大概几百M吧，等不用的适合直接连conda环境一块解决了。然而运行完成后再次安装依旧不成功。呜呜呜
难道没有方法了吗，不，既然无法造轮子，那么我们就把轮子给它

https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/index.html

现在明白为啥一定要按照pytorch1.6了，mmcv在这里最高支持到pytorch1.8，而且还没有windows的，难怪之前一直报系统错误，先前虽然显示下载成功但实际上是下载的Linux的形式的报，自然也就无法安装了。没办法，只能先将pytorch卸载然后换成1.6了。

然后找一个有mmvc的1.6版本 ，进行安装

pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

了解了错误的根本我们再次使用命令来安装，记住要所有的都对应好。mmvc版本，cuda版本，pytorch版本

pip install mmcv-full==1.1.5 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html

果然不出所料，成功了，哈哈哈

随后我们接着运行train.py文件，出现以下问题，这是我们没有给定参数导致的。

usage: train.py [-h] [--work-dir WORK_DIR] [--load-from LOAD_FROM]
                [--resume-from RESUME_FROM] [--no-validate]
                [--gpus GPUS | --gpu-ids GPU_IDS [GPU_IDS ...]] [--seed SEED]
                [--deterministic] [--options OPTIONS [OPTIONS ...]]
                [--launcher {none,pytorch,slurm,mpi}]
                [--local_rank LOCAL_RANK]
                config
train.py: error: the following arguments are required: config

这是需要给定参数，具体给定什么参数还需要我们研究一下。