总结

关于install：

pip install -r requirements.txt 之前先看一下他的要求，会发现里面有的用了本地链接。这种要删掉。
同时如果requirements.txt 里面都是明确指定了版本号，即用的==而非>=, 也要慎重。可能的话，先从requirements.txt里面删掉自己已经安装过的软件。
尽量不要动cuda，跟硬件和驱动都有关，如果不适配的话动torch。
torch也不要直接用reuqirements安装，可能会导致和cuda版本不匹配。

关于图形界面显示

如果出现

vtkXOpenGLRenderWindow.:448 ERR| vtkXOpenGLRenderWindow (0x93811700): bad X server connection. DISPLAY=

其中DISPLAY是要配的环境变量，指向远程显示客户端的ip地址。
这个报错是因为，代码想显示图形界面，但你的linux系统只有命令行，他想从X server机制显示界面在别处，但这个X server连接不太行。网上有一些使用Xming等工具配置的教程，挺简单的，但不知道是不是因为我是教育网，我没配成功。我选择直接注释掉可视化代码，把结果保存

关于修改代码

先开始我在AIStation的jupyter book直接修改代码，一直不行，最后在pycharm里面修改才生效。
后来发现是因为我的工程根目录不知道啥时候套了一层，我应该修改RfDNet/demo.py （删掉可视化部分），但改成了RfDNet/RfDNet/demo.py。而运行的一直是前者，所以表现为咋改代码都不生效。

过程

过程很心酸。
先开始用windows试的，最后一直卡在> distutils.errors.DistutilsPlatformError: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C++ Build Tools”
装了无数东西都没用。

后来还是决定改linux。

主要挫折是一开始想配成和作者完全一样的环境，就要改cuda，改半天驱动好像有点问题。最后放弃了。

重点是，requirements.txt里面规定了所有包的精确版本，但pointNet这个依赖里是需要pytorch>1.4.

所以我最后的做法是找了一个已有的torch符合要求，且cuda也配好了的电脑进行。后面只用装其他包即可。

在torch和cuda配好的情况下，基本只需要以下步骤：
0. 测试一下torch和cuda配好没有:

import torch
print(torch.__version__)  # >=1.4就行
print(torch.cuda.is_available()) # 为true即可

这时候直接执行demo那行命令：

python main.py --config configs/config_files/ISCNet_test.yaml --mode demo --demo_path demo/inputs/scene0549_00.off

应该会说缺pointNet。

ModuleNotFoundError: No module named ‘pointnet2_ops’

安装pointNet：
cd external/pointnet2_ops_lib
pip install .
这时候可能会说却别的包，比如trimesh。由于他的包很多，最好还是一气儿都安装了。
我本人把requirements.txt里面的本地路径的删了，所有版本号都删了。在根目录RfD里面测试
pip install -r requirements.txt
说mkl不行。最后我把requirements.txt里面带mkl都删了，再试就行了。
下一个报错是
RuntimeError: Ninja is required to load C++ extensions

百度得到解决方案为：

wget https://github.com/ninja-build/ninja/releases/download/v1.8.2/ninja-linux.zip
unzip ninja-linux.zip -d /usr/local/bin/
update-alternatives --install /usr/bin/ninja ninja /usr/local/bin/ninja 1 --force

下一个报错：

Traceback (most recent call last):
File “main.py”, line 37, in
import demo
File “/li_wei/yuqiao/point_cloud/RfDNet/demo.py”, line 19, in
import vtk
File “/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/vtk.py”, line 30, in
all_m = importlib.import_module(‘vtkmodules.all’)
File “/usr/lib/python3.6/importlib/init.py”, line 126, in import_module
return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
File “/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/vtkmodules/all.py”, line 8, in
from .vtkWebCore import *
ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

百度得到解决方案：
apt-get update ##[edited]
apt-get install ffmpeg libsm6 libxext6 -y

最后一个报错：

vtkXOpenGLRenderWindow.:448 ERR| vtkXOpenGLRenderWindow (0x93811700): bad X server connection. DISPLAY=

如上文所述，原因是我的服务器之有命令行，但代码想显示图形界面。这个X server我想配到windows没成功，于是就注释掉可视化的代码。也就是demo.py的最后一句：

#visualize(output_dir, offline=False)

大功告成！

同时我还在save_visualization里面输出了一下保存路径:

    '''Dump boxes'''
    if np.sum(objectness_prob > DUMP_CONF_THRESH) > 0:
        if len(box_params) > 0:
            save_path = os.path.join(output_dir, '%06d_pred_confident_nms_bbox.npz' % (batch_id))
            np.savez(save_path,
                     obbs=box_params[np.logical_and(objectness_prob > DUMP_CONF_THRESH, pred_mask[batch_id, :] == 1), :],
                     proposal_map=BATCH_PROPOSAL_IDs)
            print(save_path) # 在这里输出

然后去看结果：
有一个png文件和一些ply文件：
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

requirements.txt

我最后把requirements.txt删减成这样用的：
absl-py
cachetools
certifi
chardet
cycler
Cython
decorator
google-auth
google-auth-oauthlib
grpcio
idna
imageio
importlib-metadata
kiwisolver
llvmlite
Markdown
matplotlib

networkx
numba
numpy-quaternion
oauthlib
olefile
pandas
plyfile
protobuf
pyasn1
pyasn1-modules
PyMCubes
pyparsing
python-dateutil
pytz
PyWavelets
PyYAML
requests
requests-oauthlib
rsa
scikit-image
scipy
seaborn
Shapely
tensorboard
tensorboard-plugin-wit
tifffile
tqdm
trimesh
urllib3
vtk
Werkzeug
zipp