최근 MMSegmentation 라이브러리를 사용할 일이 생겼는데, 생각보다 해맸다. 다음에도 그러는 것을 방지하기 위해 다음과 같이 정리해본다.

A100 GPU 기준

• python: 3.8
• Cuda: 11.7

1. 아나콘다 환경 생성

conda create --name openmmlab python=3.8 -y
conda activate openmmlab

2. CUDA toolkit 다운
   : 서버에 있는 CUDA 버전은 12.2였나 그랬는데, 높은 버전의 mmcv==2.2.0은 incompatible 에러가 발생해서 mmcv==2.1.0 버전으로 맞추려고 한다.

conda install cudatoolkit=11.7 -c conda-forge -y
conda install nvidia-/label/cuda-11.7.1::cuda-toolkit
nvcc -V

nvcc -V를 통해 CUDA가 11.7이 나오면 성공!

3. Pytorch 설치
   : CUDA 11.7에 맞게 pytorch 버전을 설치해준다.

conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

4. MiM 및 MMCV installation
   : mim -> Pip와 비슷한 녀석.

pip install -U openmim
mim insatll 'mmcv==2.1.0'
mim install 'mmengine==0.10.2'
mim install 'mmcv==2.1.0'

5. Install MMSegmentation

git clone -b main https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
cd mmsegmentation
pip install -v -e .

6. 데모 실행을 통한 설치 확인

mim download mmsegmentation --config pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024 --dest .

# Run demo
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

< 추가적인 팁 >

• error: MMCV==2.2.0 is used but incompatible. Please install mmcv>=2.0.0rc4.
  위의 에러의 경우 MMCV 버전을 낮춰야 하는 것 밖에 방법이 없는 것 같다. 애당초 2.1.0이나 2.0.0rc4 버전을 다운받는 것이 속 편하다.

Reference

• https://note.mmmsk.myds.me/Projects/Semantic-Segmentation/(MMSEG)-MMSEG-%ED%99%98%EA%B2%BD-%EC%84%B8%ED%8C%85--%EB%B0%8F-%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8
• https://mmsegmentation.readthedocs.io/en/main/get_started.html
• https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/installation.html