Focal Transformer源码：https://github.com/microsoft/Focal-Transformer
Focal Transformer论文：https://arxiv.org/pdf/2107.00641.pdf

今天上午下了个Focal Transformer跑图像分类，按照官方给的步骤来总是会报错（pytorch与cuda版本是对应的），上网搜了各种解决办法，现在记录下来，方便以后换服务器了再能跑通。

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一、安装pytorch环境

这个环境安装可以参考我之前写的博文：配置pytorch环境 ，注意pytorch和cuda版本对应就可以了，不知道的可以去这个官网看看：https://github.com/open-mmlab/mmcv

二、安装其他依赖包

没有在服务器配置默认源的可以在后面加上-i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 安装

pip install cython matplotlib opencv-python timm==0.3.2 termcolor==1.1.0 yacs==0.1.8 -i  https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
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三、安装apex

这个的安装很是坑啊，用官方给的命令行肯定是不行的，好像需要visual c++的依赖。如果按照我的方法来还是不行，那就是你的pytorch与cuda版本对不上，查看服务器cuda版本：

nvidia-smi
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确认版本对应上了就可以安装了
下载地址：https://github.com/NVIDIA/apex

git clone https://github.com/NVIDIA/apex.git
cd apex

# 官网给的是这个命令行安装，网上大多数也是这个，但是按照这个按照是报错的
# pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./	 

# 用这个命令行很轻松就安装了
python setup.py develop	
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安装到这里，Focal Transformer需要的依赖都安装好了，下面就是运行时遇见的一些bug了。

四、运行时遇到的bug

我跑的是最小的tiny模型，

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 12345  main.py --cfg configs/focal_tiny_patch4_window7_224.yaml --data-path /root/wu_datasets/deep-learning-for-image-processing-master/data_set/flower_data --batch-size 128
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1.ImportError cannot import name ‘_pil_interp’ from ‘timm.data.transforms’

进入 data/build.py 文件，将头部的 import _pil_interp 改为导入 str_to_pil_interp，并在下面两处同样改动：

进入 classification/focal_transformer_v2.py 文件，将头部的 import _pil_interp 改为导入 str_to_pil_interp：

2. apex库出现IndexError: tuple index out of range

进入从github上下载apex文件中，修改源代码中apex-master/apex/amp/utils.py文件
将

if cached_x.grad_fn.next_functions[1][0].variable is not x:
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修改为

if cached_x.grad_fn.next_functions[0][0].variable is not x:
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之后进入apex-master，执行

python setup.py install
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3.RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

僵尸进程引起GPU上有缓存数据：

首先你需要考虑是否有其他僵尸进程占用了GPU，或者GPU上有缓存数据（我就是因为这个原因，上网找了半天也没用，最后我直接把所以进程杀死了，想着重新运行一下，就没这个bug了）。

不是因为GPU有缓存的解决办法：

在Focal Transformer文件下创建test.py文件，把cuda报错的提示信息复制到test.py文件中

import torch
torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True
torch.backends.cudnn.benchmark = True
torch.backends.cudnn.deterministic = False
torch.backends.cudnn.allow_tf32 = True
data = torch.randn([1, 64, 80, 144], dtype=torch.float, device='cuda', requires_grad=True)
net = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=[3, 3], padding=[1, 1], stride=[1, 1], dilation=[1, 1], groups=1)
net = net.cuda().float()
out = net(data)
out.backward(torch.randn_like(out))
torch.cuda.synchronize()
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如果你单独运行这个文件夹，发现也会报错，只需修改其中的True或者False选项直到不报错即可。
我的是修改了torch.backends.cudnn.benchmark = False就没问题了，然后加入到main.py中，单独运行这个test.py文件是不报错了，但是运行main.py文件还是报错，我的原因是有僵尸进程，如果你修改完还不行，可以去看看这个讨论：https://github.com/pytorch/pytorch/issues/45769

4.ImportError: cannot import name ‘container_abcs‘ from ‘torch._six‘

在1.8版本之后container_abcs就已经被移除了。所以导入方式不同会出现这样的错误：cannot import name ‘container_abcs’ from ‘torch._six’
因此使用不同版本的torch会出现不同问题。
1.8以下版本使用 from torch._six import container_abcs；
1.8以上版本使用import collections.abc as container_abcs
进入到报错的.py文件下

将上图标记处中注释掉，在将下面的代码复制进去 ：

import collections.abc as container_abcs
int_classes = int
string_classes = str
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参考：ImportError: cannot import name ‘container_abcs‘ from ‘torch._six‘

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