CUDA10安装与卸载，CUDA10.2与MMSEG安装

安装CUDA10

1、因为要用到tensorflow1.15.5的GPU版本，所以想安装cuda10来进行加速，通过nvidia-smi检查本机上的CUDA版本

2、下载的cuda10版本，cuda_10.0.130_411.31_win10.exe

下载的cudnn版本，cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38.zip

然后按照下面这个博客链接进行安装。

win10系统CUDA10.0安装教程（for tensorflow2.0）_cuda10.0下载-CSDN博客

3、安装完后之后，通过nvidia-smi，发现cuda还是上面的情况

通过启动训练程序，发现仍然不能启动GPU加速，

通过搜索发现：
如果您的系统上已经安装了CUDA 12.0的驱动程序，即使安装了CUDA 10.0的运行时库，nvidia-smi也可能会显示CUDA 12.0。在这种情况下，您可能需要更新您的NVIDIA驱动程序，以便显示正确的CUDA版本。您可以通过NVIDIA官方网站下载并安装适用于您的GPU的最新驱动程序。

基于上述理论指导，卸载CUDA12.0的驱动程序，手动卸载没有卸载成功。安装腾讯管家进行卸载，卸载成功。

4、然后下载适合NVIDIA T1200显卡的驱动成功，搜索到下面这个，

471.68-desktop-win10-win11-64bit-international-dch-whql.exe
然后双击应用程序进行安装，安装成功。运行训练程序，成功开启GPU训练。

虽然显示的是CUDA Version:11.4,但是可以启动cuda10的加速库。

2024.04.07

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卸载CUDA10

用了两天之后，发现还是CUDA10.2应用广泛，稳定性强。下载CUDA10.2，在有CUDA10的前提下安装CUDA10.2，安装失败，想着估计还得把CUDA10卸载，才能安装上CUDA10.2。

卸载CUDA10的步骤：

1、把上述步骤倒回去，删除环境变量，删除cudnn。

2、参考下面这个博客，卸载其中的5个，从Control Panel、Programs and Features中进行卸载，如果一次卸载不成功，重启电脑再次进行卸载。

Win10卸载cuda10.0，重装cuda11.0-CSDN博客

3、删除环境变量

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\cudnn\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\CUPTI\lib64

删除环境变量的方法
win11 系统环境变量下方的“新建编辑删除”是灰色的，无法点击_系统变量无法新增修改-CSDN博客
解决方法就是通过管理员身份进入，从 “控制面板－系统和安全－系统－高级系统设置－环境变量”这种路径进入即可！

4、卸载完成后，重启一下电脑。

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安装CUDA10.2

下载的cuda10.2和cudnn文件名如下：

cuda_10.2.89_441.22_win10.exe
cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32.zip

按照安装CUDA10的步骤安装CUDA10.2。

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安装MMSEG

参考资料

a、官方安装方案：

Get started: Install and Run MMSeg — MMSegmentation 1.2.2 documentation

b、民间安装方案：

【OpenMMLab实践】01MMSegmentation官方教程实现过程记录（mmcv，mmsegmentation，torch）_mmcv.utils的get_device-CSDN博客

Pytorch 和CUDA版本对应关系-腾讯云开发者社区-腾讯云

安装步骤：

1、安装Pytorch

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

2、测试torch和GPU是否可用

import torch
num_gpu = torch.cuda.device_count()
device = torch.device('cuda:0' if (torch.cuda.is_available() and num_gpu>0) else 'cpu')
print('Number of gpu:{}\nDevice:{}'.format(num_gpu,device))
torch.cuda.get_device_name(0)

输出：

Number of gpu:1
Device:cuda:0

3、按照官方步骤来

检查mmseg是否安装成功

# Check Pytorch installation
import torch, torchvision
print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())# Check MMSegmentation installation
import mmseg
print(mmseg.__version__)

输出：

1.9.0 True
1.2.2

4、验证推理的时候出现以下问题

(openmmlab) C:\Users\gjmhs4\mmsegmentation>python demo/image_demo.py demo/demo.png configs/pspnet/pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024.py pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth --device cuda:0 --out-file result.jpg
Traceback (most recent call last):File "demo/image_demo.py", line 6, in <module>from mmseg.apis import inference_model, init_model, show_result_pyplotFile "c:\users\gjmhs4\mmsegmentation\mmseg\__init__.py", line 4, in <module>import mmcvFile "C:\Users\gjmhs4\AppData\Local\conda\conda\envs\openmmlab\lib\site-packages\mmcv\__init__.py", line 4, in <module>from .image import *File "C:\Users\gjmhs4\AppData\Local\conda\conda\envs\openmmlab\lib\site-packages\mmcv\image\__init__.py", line 11, in <module>from .photometric import (adjust_brightness, adjust_color, adjust_contrast,File "C:\Users\gjmhs4\AppData\Local\conda\conda\envs\openmmlab\lib\site-packages\mmcv\image\photometric.py", line 8, in <module>from PIL import Image, ImageEnhanceFile "C:\Users\gjmhs4\AppData\Local\conda\conda\envs\openmmlab\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 114, in <module>from . import _imaging as core
ImportError: DLL load failed while importing _imaging: The specified module could not be found.

解决方案：

[python-pillow] DLL load failed while importing _imaging: The specified module could not be found · Issue #11103 · msys2/MINGW-packages · GitHub

运行

pip install pillow==9.0.0

问题1解决。

再次运行上述指令：

python demo/image_demo.py demo/demo.png configs/pspnet/pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024.py pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth --device cuda:0 --out-file result.jpg

出现问题2

ModuleNotFoundError: No module named 'ftfy'

运行