maskrcnn-benchmark搭建报错subprocess.CalledProcessError: Command '['ninja', '-v']' returned non-zero exit status 1.
时间: 2023-11-05 13:54:49 浏览: 88
报错“subprocess.CalledProcessError: Command '['ninja', '-v']' returned non-zero exit status 1”是在搭建maskrcnn-benchmark时出现的。这个错误通常是由于没有正确安装ninja或者pytorch版本不正确所致。解决这个问题的方法有两种:1. 正确安装ninja,可以使用pip install ninja命令进行安装,并使用ninja --version命令检查是否安装正确。2. 降级pytorch版本,将pytorch版本降到1.0可能会解决这个问题。
相关问题
请详细给出搭建MaskRCNN-benchmark环境的步骤
搭建 MaskRCNN-benchmark 环境需要进行以下步骤:
1. 安装 Anaconda
在官网下载并安装 Anaconda,安装完成后,打开 Anaconda Prompt 命令行窗口。
2. 创建虚拟环境
使用以下命令创建名为 `maskrcnn` 的虚拟环境:
```
conda create --name maskrcnn python=3.6
```
3. 激活虚拟环境
使用以下命令激活 `maskrcnn` 虚拟环境:
```
conda activate maskrcnn
```
4. 安装依赖包
使用以下命令安装 MaskRCNN-benchmark 的依赖包:
```
conda install pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2 cudatoolkit=9.0 -c pytorch
pip install yacs cython matplotlib tqdm opencv-python-headless tensorboard tensorboardX
```
5. 克隆 MaskRCNN-benchmark 代码
使用以下命令克隆 MaskRCNN-benchmark 代码:
```
git clone https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark.git
cd maskrcnn-benchmark
```
6. 安装 MaskRCNN-benchmark
使用以下命令安装 MaskRCNN-benchmark:
```
python setup.py build develop
```
安装完成后,可以测试是否安装成功:
```
python demo/demo.py
```
这些就是搭建 MaskRCNN-benchmark 环境的详细步骤。
maskrcnn-benchmark环境搭建
maskrcnn-benchmark环境搭建需要以下步骤:
1. 安装Anaconda或Miniconda,创建一个新的虚拟环境。
2. 安装PyTorch和torchvision,可以通过conda或pip安装。
3. 克隆maskrcnn-benchmark代码库,并安装依赖项。
4. 编译COCO API,用于评估模型性能。
5. 下载预训练模型和数据集,例如COCO数据集。
6. 运行训练和测试脚本,开始训练和测试模型。
需要注意的是,环境搭建可能会因为操作系统、Python版本等因素而有所不同,具体步骤可以参考maskrcnn-benchmark官方文档。