[TIL] OpenPCDet 가상환경 세팅하기 (cuda11.1 + spconv)

사실 내가 까먹을까봐 적어놓는 프로세스! :( 

 

# OpenPCDet

우선 OpenPCDet은 Pointcloud를 이용한 3D detection 분야에서 흔히 쓰이는 패키지 모듈이다. Autonomous driving 분야에서 꽤 유명한 git 레포이고, star도 2.7k 정도이다! 거의 pointcloud를 이용한 3D detection 모델이 모두 들어있고, 이 패키지로 거의 모든 모델을 동일한 환경에서 실험할 수 있어 매우 유용한 패키지이다. 

 

하지만 가상환경 세팅하는게 조금 빡쎄서, 고생했던 기억이 있다. 따라서 이를 공유하고, 미래의 나에게도 혼동하지 않도록 하기 위해 프로세스를 기록한다! :) 

---

 

# Process 

1. 우선 python 3.8의 가상환경 만들기. 만약 3.7로 해버렸다면 다음과 같이 변경할 수 있다. (근데 변경하면 pytorch도 다 다시 깔아야 한다.. 설치한 패키지도 모두 리셋된다.)

$ conda install -c anaconda python=3.8

 

2. 필자는 cuda 11.1 환경이기 때문에 다음과 같이 cuda 11.1에 맞는 pytorch 설치하기 

$ pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 

3. OpenPCDet에서 이용하는 spconv 설치하기. 필자는 역시 cuda 11.1의 환경을 이용하므로 11.1에 맞는 spconv를 설치해주었다. pip를 이용하면 되기 때문에 편리하게 할 수 있다. 아래에서 본인 환경을 찾아 설치하면 된다. 

필자는 다음과 같은 명령어를 이용했다. 

$ pip install spconv-cu111

 

4. OpenPCDet을 git clone하고, 레포에 들어있는 setup.py 파일을 develop 한다. 주의해야할 점은 pcdet 폴더와 spconv 버전이 맞아야 코드가 작동하고 잔 오류가 없으므로, 위 환경을 모두 세팅하고 setup.py 파일을 develop 하면 편하다. 

$ git clone https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.git
$ python setup.py develop

 

5. 그외 tensorboardX, tqdm 등의 필요한 패키지들을 별도로 pip로 설치해주면 된다. 참고로 kornia는 높은 torch 버전을 요구하므로, 처음부터 kornia를 이용하는 모델을 쓰고싶다면 높은 토치 버전으로 세팅하는 것이 좋을 것 같다!