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DAY 19

AI & Data

觀賞魚辨識的YOLO全餐系列第 19 篇

Day 19 - 安裝 AlexeyAB/darknet ON Amazon Linux 2

13th鐵人賽

yehchitsai

2021-09-19 20:12:02

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Day 19 - 安裝 AlexeyAB/darknet ON Amazon Linux 2

今天的任務案安裝 AlexeyAB/darknet 版本的 YOLO，這是 YOLOV4 的主要作者，而這個版本的可以產生更多的衡量指標，當然，也可以使用 YOLOV4 來進行影像辨識，只是安裝難度比較高。

以下的安裝設定需使用下列的 AWS EC2：

EC2 Instance type: g4dn.2xlarge
AMI ID: ami-0cccf4ac9f2e9bd92
AMI 名稱: Deep Learning AMI (Amazon Linux 2) Version 49.0

圖 1、EC2 組態資訊

啟動 EC2 後，透過 ssh 協定登錄到 EC2 的主機上，首先更新所有套件。

sudo yum update -y

根據 AlexeyAB/darknet github 官網上的說明，需要先安裝下列元件：

CMake >= 3.18。
Powershell：與 Windows 環境相關，不需安裝。
CUDA >= 10.2。
OpenCV >= 2.4。
cuDNN >= 8.0.2。
GPU with Compute Capability (CC) >= 3.0:

檢查 cmake 版本 >= 3.18

檢查版本是否符合系統需求，檢查 cmake，版本為 3.20.4，符合大於 3.18 的需求，使用 rpm 指令檢查的結果為自行安裝，非用 yum 安裝的。

cmake --version
which cmake
rpm -qf /usr/local/bin/cmake

圖 2、檢查 cmake 版本

以下為將原先的 cmake 更新到 3.21 版，到 cmake 官方網站下載原始檔，並安裝需要的開發套件，重新編譯、安裝。原則上我們的安裝都是在使用者目錄下，所以下載前都會先到使用者目錄。

sudo yum remove cmake cmake3
sudo yum install mesa-libGL mesa-libGL-devel -y
cd ~
mkdir cmake && cd cmake
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.21.0/cmake-3.21.0.tar.gz
tar zxfv cmake-3.21.0.tar.gz
cd cmake-3.21.0/
./bootstrap # 找尋目前系統所擁有的組態，大約要 20 分鐘左右，產生 Makefile
make # 需要 20 分鐘左右編譯
sudo make install # 安裝需要有管理者權限，因為會安裝到 /usr/local/bin 目錄
cd ~

檢查 CUDA 版本 >= 10.2

檢查 CUDA 的版本，發現在這個 AMI 中安裝了多個版本的 CUDA 版本，使用 nvidia-smi 觀看 GPU 的運行，發現 GPU 使用的是 11.0 ，但是目前可用的版本卻是 10.0 ，整個系統安裝了 10.0, 10.1, 10.2, 11.1. 11.1 等 5 個版本。

nvidia-smi
nvcc --version
ls -ld /usr/local/cuda*

圖 3、檢查 CUDA 版本

刪掉原來的鏈結，並重新指定，這樣就可以對應到 CUDA 11.0 版。

sudo rm /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-11.0 /usr/local/cuda
export CUDA_BIN_PATH="/usr/local/cuda-11.0/bin"
export CUDA_HOME="/usr/local/cuda-11.0/"
export CUDA_PATH="/usr/local/cuda-11.0/"

圖 4、設定 CUDA 版本為 11.0

檢查 cuDNN 版本 >= 8.0.2

cuDNN 的版本檢查為下列指令，會顯示出 cuDNN 的版本號，這個 AMI 中安裝的版本是比 8.0.2 還少，可以參考 Installing cuDNN On Linux 這個來安裝，因為還要去 nVidia 註冊，才能下載，所以就不去管它了。（很任性的作者，討厭一直註冊新帳號）

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

檢查 OpenCV 版本>= 2.4

使用以下三種方法來找：

透過套件管理程式： rpm
linux內的套件組態：pkg-config
整個磁盤的文件：locate / find

前兩種都沒有找到，第三種有找到，但是不完整，所以只好自行安裝。

rpm -qa | grep opencv
pkg-config --cflags --libs opencv4
sudo updatdb 
locate opencv4

安裝 opencv 4.2 的指令如下，安裝的內容包含了 opencv 與他的延伸模組 contrib ：

sudo yum install git cmake gcc-c++
mkdir opencv && cd opencv
# 下載原始檔 
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.2.0.zip
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.2.0.zip
unzip opencv.zip 
unzip opencv_contrib.zip 

mv opencv-4.2.0/ opencv
mv opencv_contrib-4.2.0/ opencv_contrib
mkdir -p build && cd build
# ../opencv_contrib/modules/ 是額外模組， -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON 是建立套件的安裝組態檔，../opencv 是 opencv 原始檔所在目錄，
cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON ../opencv
make # 大約需要一個小時編譯
sudo make install # 安裝OpenCV，這個很快

# 確認 opencv 的分享庫 (share library) 可以讓其他程式存取
more /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
sudo ldconfig -v

圖 5、啟用 OpenCV 的分享庫

設定 OpenCV 的安裝環境，在使用者目錄下的 .bashrc 中加上這兩行，如下圖所示。

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib64/pkgconfig/
export PKG_CONFIG_PATH

圖 6、設定使用者啟動檔

最後再來檢查 opencv 安裝情形，結果如下圖。

pkg-config --cflags --libs opencv4

圖 7、設定使用者啟動檔

檢查 GPU with Compute Capability (CC)>= 3.0
直接連上 GPU with Compute Capability (CC) 網站，直接找 Tesla T4 的 GPU 型號，就可以看到，如下圖，版本號是 7.5。

圖 8、GPU 計算架構型號

安裝 AlexeyAB/darknet

檢查完相關軟體後，開始安裝 AlexeyAB/darknet，輸入以下指令分別為設定好目錄，下載原始檔，建立編譯環境，編譯安裝。接著就是下載訓練好的 yolov4 的權重檔，然後進行辨識，執行畫面如下圖，可以發現跟 yolov3 比起來，多辨識出了一個盆栽植物 (potted plant)。

cd 
mkdir AlexeyAB && cd AlexeyAB
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet .
mkdir build_release && cd build_release
cmake ..
cmake --build . --target install --parallel 8

cd ..
wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights
./darknet detector test ./cfg/coco.data ./cfg/yolov4.cfg ./yolov4.weights data/dog.jpg

圖 9、執行 yolov4 進行辨識