遥感专用深度学习框架LuoJiaNet系列学习（1）---源码安装

提出问题

遥感专用深度学习框架LuoJiaNet是武大龚健雅院士团队牵头研发的。该框架致力研发的遥感专有深度学习框架，具备大幅面训练、推理和遥感专有知识嵌入等等特点。具体可参考该链接LuoJiaNet。本篇博文主要从基础开始，学习LuoJiaNet框架的源码安装。目前该框架也推出了pip形式的安装，但局限性较大，必须搭配cuda10.x才行。而我目前拿到的机器是RTX 3090显卡，需要配置的cuda必须要11.0以上。因此，我们需要从源码开始编译安装。

安装步骤

为了方便后续环境的迁移，以及不打乱物理机的环境。这里我选择了以docker镜像的形式安装LuoJiaNet。

1. 首先，我们尽量按照官网的配置去搭建环境。官网使用了Ubuntu 18.04系统，并搭配cuda和cudnn。因此，我们首先拉取镜像。

docker pull nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel-ubuntu18.04

2. 下载LuoJiaNet源码。

git clone https://github.com/WHULuoJiaTeam/luojianet.git

3. 之后按照该链接下的步骤安装即可，LuoJiaNet GPU版源码安装步骤。注意目前“安装CUDA & cuDNN”这一步教程中有个小错误，即CUDA_HOME=/usr/loca/cuda这一命令“loca”应改为“local”。并且该步骤的环境配置如下：

###进入环境配置
vim ~/.bashrc

###加入如下环境变量
export CUDNN_HOME=/usr/local/cuda-11.1
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.1
export CUDA_TOOLKIT_HOME=/usr/local/cuda-11.1

###wq!退出，并刷新环境变量
source ~/.bashrc

当然，安装中或多或少会出现问题，这里我将自己遇到的问题暴露给大家，并附出我的解决方案。

安装中出现的问题

1. 首先检查cuda和cudnn是否安装成功，在我拉取的镜像中，我发现我建立的容器“找不到”cudnn，如下图所示错误。后面通过查找，发现cudnn文件全部位于/usr/include路径下面，通过复制这些文件到/usr/local/cuda-11.1/include下发现解决不了问题。索性最后直接重装cudnn。cudnn安装步骤参考该链接。
   
2. 安装过程中出现下载第三方库下载不了的情况，笨一点的方法可以手动下载再上传上去，但我试了一下之后，发现要下载的第三方库太多了，因此，改了github的下载源。参考链接如下：Github请求超时解决方案，虽然该方法解决了大部分下载问题，可能仍有部分第三方库下载不了，可手动下载上传。
3. 另外，如果按照官方教程安装，则有个“flatbuffers”安装不了，参考该链接可以解决。其实，主要是默认安装的cmake版本过高引起的，降低版本即可。这里最后换成了cmake-3.18.3。具体解决步骤如下。

wget https://cmake.org/files/v3.18/cmake-3.18.3.tar.gz
tar -zxvf cmake*.gz
cd cmake-3.18.3
./configure
make 
sudo make install

以上就是我安装LuoJiaNet所遇到的问题以及处理方案。大家如果有其他问题，也可分享交流。

隐藏彩蛋：这里为大家打包好了我已经配置好的docker镜像，可以直接拿来用哦。

更多遥感与地理信息技术交流可访问我的个人博客网址：HAN&DAI