四、PaddleRS
目錄
- 1.環境配置
- 1.1 Linux 服務器
- 下載安裝PaddleRS:
- 補充包安裝
- gdal
- rasterio
- 1.2 win10
- 補充包安裝
- 2.常見報錯
- 1.Segmentation fault` is detected by the operating system.
- 2.ERROR 1: PROJ: proj_create_from_database
- 3 Cannot load cudnn shared library.(cudnn問題）
- 4 Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!
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- Linux服務器 配置：
- Windows 配置：
- 方法3 待測試
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- 2.變化檢測
- GeoView 靜態模型 直接推理
- 訓練 →動態模型轉靜態模型 →整圖推理
- 1.官方自帶Bit （airchange數據集 ）
- 2.官方自帶Bit （LEVIR數據集 ） 待測試
- 3.rs_research-custom_model（LEVIR數據集 ）
- vdl可視化
- 變化檢測項目
- 官方
- AI Studio
- AI Earth 與 Learth
1.環境配置
快速上手PaddleRS
1.1 Linux 服務器
# 創建環境 conda create -n pdrs python=3.8# 安裝paddlepaddle-gpu conda activate pdrs # pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html # 10.1版本報錯。 pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post111 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html# 驗證 python >>> import paddle >>> paddle.utils.run_check()python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()下載安裝PaddleRS:
下載到本地后，復制到 服務器的 指定文件夾。解壓 unzip mydata.zip -d myfloder
補充包安裝
gdal ，rasterio
gdal
gdal-wheels-for-linux
http://download.osgeo.org/gdal/
安裝 .whl 文件
cd到whl所在目錄
pip install ***.whl
導入要使用 from osgeo import gdal
rasterio
要先安裝gdal在安裝rasterio
pip install rasterio
不建議conda安裝。
conda install gdal
conda install rasterio
1.2 win10
先參考文檔安裝paddlepaddle-gpu。（可能需要先安裝cuda、cudnn）
# cd到paddlers目錄： pip install -r requirements.txt # pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/有2個包未安裝成功：
可以在requirements.txt中注銷掉這兩個再安裝。
補充包安裝
gdal ，rasterio
Python Windows擴展包.whl下載
安裝 .whl 文件
cd到whl所在目錄
pip install ***.whl
導入要使用 from osgeo import gdal
要先安裝gdal在安裝rasterio
2.常見報錯
1.Segmentation fault` is detected by the operating system.
W0407 09:28:58.870352 29077 gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 1, GPU Compute Capability: 7.5, Driver API Version: 11.6, Runtime API Version: 11.1 W0407 09:28:58.874192 29077 gpu_resources.cc:91] device: 1, cuDNN Version: 8.1.W0407 09:20:36.034915 114661 gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.5, Driver API Version: 11.6, Runtime API Version: 10.1 W0407 09:20:36.095801 114661 gpu_resources.cc:91] device: 0, cuDNN Version: 8.1.-------------------------------------- C++ Traceback (most recent call last): -------------------------------------- No stack trace in paddle, may be caused by external reasons.---------------------- Error Message Summary: ---------------------- FatalError: `Segmentation fault` is detected by the operating system.[TimeInfo: *** Aborted at 1680830439 (unix time) try "date -d @1680830439" if you are using GNU date ***][SignalInfo: *** SIGSEGV (@0x0) received by PID 114661 (TID 0x7f4054532700) from PID 0 ***]進程已結束,退出代碼139解決方案：
網上說法是降低cuDNN版本。https://blog.csdn.net/sinat_24899403/article/details/119574039
也可以重裝paddlepaddle。（測試10.1報錯，11.1可行。）
2.ERROR 1: PROJ: proj_create_from_database
ERROR 1: PROJ: proj_create_from_database: Open of /home/yanqiuyu/anaconda3/envs/pdrs2/share/proj failed ERROR 1: PROJ: proj_create_from_database: Open of /home/yanqiuyu/anaconda3/envs/pdrs2/share/proj failed ERROR 1: PROJ: createGeodeticReferenceFrame: Open of /home/yanqiuyu/anaconda3/envs/pdrs2/share/proj failed ERROR 1: PROJ: proj_as_wkt: Open of /home/yanqiuyu/anaconda3/envs/pdrs2/share/proj failed ERROR 1: PROJ: proj_create_from_wkt: Open of /home/yanqiuyu/anaconda3/envs/pdrs2/share/proj failed ERROR 1: PROJ: proj_create_from_wkt: Open of /home/yanqiuyu/anaconda3/envs/pdrs2/share/proj failed ERROR 1: PROJ: proj_as_wkt: Open of /home/yanqiuyu/anaconda3/envs/pdrs2/share/proj failed ERROR 1: PROJ: proj_create_from_wkt: Open of /home/yanqiuyu/anaconda3/envs/pdrs2/share/proj failed ERROR 1: PROJ: proj_as_wkt: Open of /home/yanqiuyu/anaconda3/envs/pdrs2/share/proj failed可能是conda安裝gdal的原因。
重新pip安裝.whl的gdal即可。
3 Cannot load cudnn shared library.(cudnn問題）
locate libcudnn.so # 定位libcudnn.so所在路徑 # 如: /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib# 臨時解決：每次在程序運行前設置環境變量 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib:$LD_LIBRARY_PATH# 永久解決：將環境變量添加到~/.bashrc文件 echo "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib">>~/.bashrc4 Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!
去nvidia官網下載 zlibwapi.dll即可。然后分別將.dll .lin復制到cuda文件夾中的bin,lib
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要注意命名的問題
conda安裝 paddlers 和 下載 PaddleRS 存在文件名沖突。（PaddleRS中有一個 paddlers文件）
pycharm debug 時候 import paddlers 報錯
run 可以正常運行。
猜測： import paddlers 導入的是環境中的 包。 why？
可以將 PaddleRS文件夾下 paddlers 文件 改名？
Linux服務器 配置：
1.創建環境
conda create -n pdrs python=3.8(為什么服務器安裝python這么快？ 不需要下載？）
2.安裝 paddlepaddle-gpu ；要注意版本對應
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post111 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.htmlhttps://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick
3.安裝 paddleRS
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS cd PaddleRS git checkout develop pip install -r requirements.txt python setup.py install4.補充包
gdal
conda install gdal
5.報錯
version GLIBCXX_3.4.22‘ not found`
降低scipy版本 正確解決libstdc++.so.6: version GLIBCXX_3.4.22
5.安裝失敗的 （暫時沒影響）
geopandas 0.10.2 requires pandas>=0.25.0, which is not installed.
geopandas 0.10.2 requires shapely>=1.6, which is not installed.
Windows 配置：
1.創建環境
conda create -n pdrs python=3.82.安裝 paddlepaddle-gpu
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post111 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.htmlhttps://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick
3.安裝 paddleRS
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS cd PaddleRS git checkout develop pip install -r requirements.txt python setup.py install可能會遇到 pycocotools 安裝失敗的問題?
好像是 pycocotools官方沒有支持windows？
方法1：
conda install -c conda-forge pycocotools 太慢了
conda install pycocotools -c Esri 待測試
.whl方法 待測試
方法2： 成功√
pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI可能需要運行
pip3 install --upgrade setuptools
可能需要補充一些包
pip install cython
可能需要安裝 Microsoft C++ Build Tools
百度云： https://pan.baidu.com/s/1BDaJSoaPZKlNe69mCJ44sQ?pwd=cfsp 提取碼: cfsp
可能需要重新進行 步驟3
4.補充包
gdal
conda install gdal
運行代碼 還是報錯，可能是只支持 linux？
方法3 待測試
直接下載PadddleRS文件
然后安裝 paddlepaddle-gpu
pip requirement.txt 中的包
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2.變化檢測
GeoView 靜態模型 直接推理
https://github.com/PaddleCV-SIG/GeoView/blob/develop/docs/dev.md
模型推理代碼：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4184759
2.1整圖推理
預測GF：大運河 效果很差（全是0）
預測LEVIR（train) 效果很差
原因：整圖預測 輸入大小要與 模型的輸入大小一致，如256*256。 無法預測任意大小圖像。
訓練 →動態模型轉靜態模型 →整圖推理
1.官方自帶Bit （airchange數據集 ）
（1）訓練https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/b75e0d19d5e7812e31a3343e786464c9b281a7cc/tutorials/train/change_detection/bit.py
代碼包括 自動下載數據集及處理，自動訓練
（2）轉靜態模型
\deploy\export\export_model.py
（3）整圖推理
epoch10: iou 0.226
epoch2000: iou 0.272 效果很差
原因：整圖預測 輸入大小要與 模型的輸入大小一致，如256*256。 無法預任意大小圖像。
2.官方自帶Bit （LEVIR數據集 ） 待測試
已經下載好LEVIR
需要用到 分割LEVIR工具：
\tools\prepare_dataset\prepare_levircd.py
3.rs_research-custom_model（LEVIR數據集 ）
需要用到 分割LEVIR工具：
\tools\prepare_dataset\prepare_levircd.py
訓練 F1=0.904
滑窗推理
預測訓練集測試集很好。
預測大運河效果一般。
vdl可視化
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/release/1.0/tutorials/train/README.md
visualdl --logdir output/deeplabv3p/vdl_log --port 8001
服務啟動后，使用瀏覽器打開 https://0.0.0.0:8001 或 https://localhost:8001 即可進入可視化頁面。
Linux服務器運行，打開瀏覽器顯示 無法訪問此網站；
嘗試將 vdl_log文件夾從服務器復制到本地（windows）。
然后本地下載 visualdl 后重新訪問。
pip install visualdl==2.4.1
(在paddle_3.6環境安裝)
變化檢測項目
PaddleRS實踐案例
官方
PaddleRS科研實戰：設計深度學習變化檢測模型
LEVIR-CD
mkdir data python tools/prepare_dataset/prepare_levircd.py --in_dataset_dir 00sddo/LEVIR --out_dataset_dir data/levircd --crop_size 256 --crop_stride 256AI Studio
1115會議
AI Earth 與 Learth
htht復賽： 天樞效果還可以；阿里
HLJ： 天樞不行；阿里只能識別一點點
DYH: 天樞無法導入影像； 阿里還不錯
總結
以上是生活随笔為你收集整理的四、PaddleRS的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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