tensorpack——Dorefa样例跑通

最近在学习量化，想先复现一下Dorefa，官网确实有源代码，貌似挺简单，但当我真正去跑的时候，“坑之大，不知其几千里也！”，特来记录一番。

tensorpack需要的环境：

• Python 3.3+.
• Python bindings for OpenCV. (这是大坑)
• TensorFlow ≥ 1.5, < 2

首先想到的是在服务器上跑，但服务器是docker镜像，而且全是tf2.0以上，为止奈何？

先在自己window下跑通简单的样例吧，之后再想办法

一、失败尝试v1

windows里刚好装了anaconda，可以比较方便配置环境，于是便装了python3.6（3.7以上的版本跑不了tenflow1.x）和Tensorflow 1.8。本想再装个jupyter好调试，结果python3.6对应的jupyter是5.0版本，不是6.0版本，装好后总是连接不上。最后幸好可以在命令行跑，每次跑的过程会说缺乏依赖，我最开始憨憨地下载“tensorpack”的github，然后在目录下运行样例，结果好多模块加载路径错误，其实直接可以pip安装tensorpack的包：

conda create -n tf1.8 python=3.6
conda activate  tf1.8
// 我电脑没有GPU
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.8.0 

pip install tensorpack //直接安装就行
pip install scipy  // 必要计算库
pip install opencv-python //图像预处理的包

再python 运行dorefa的代码，确实下载了数据集，最后卡在了 AssertionError: ZMQ IPC doesn't support windows! 也就是window不支持ZMQ本地进程间通信传输协议！ 还是要用linux！

二、失败尝试v2

刚好也有ubuntu的虚拟机，装anaconda，配置环境试试。anaconda清华镜像，下载很快配置好环境之后，确实运行成功，开始训练，但是悲剧又来了！内存不够，权重加载不了！还是得用服务器啊！

三、成功跑通，仍有大坑

虽然服务器的镜像都是tf2.0以上，但进入镜像后是root权限，可以随意安装软件，因此毫不犹豫装了anaconda，并且配置环境，先和v2一致，看看能否跑通，奇怪的是，一直出现这个错误： module 'tensorpack.dataflow.imgaug' has no attribute 'Resize' 明明装了opencv-python，为什么老是这样，虚拟机了都可以跑通！于是我做了简单的测试，在python里import cv2，发现报错：ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory， 原来是docker容器缺少依赖，需要安装一个包！！！

apt update
apt install libgl1-mesa-glx

这真是个大坑！这要跑通还真不简单，一路那么多坑！最后罗列需要的命令：

tensorflow 的版本对应python和cuda conda更换源 pip更换源

conda create -n tf1.14 python=3.6
conda activate  tf1.14
//服务器有GPU，可以登陆网站看有哪些版本的tensorflow
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.14.0 

pip install tensorpack //直接安装就行
pip install scipy  // 必要计算库
pip install opencv-python //图像预处理的包

最后终于跑起来了！