DCNv3训练报错问题求解

Question

yolov7-pose +DCNv3 训练时报错：RuntimeError: Not implemented on the CPU；求具体解决方法。

Answer 1

问题的答案是由GPT-4Plus模型生成，并经过@晓码自在博主的编辑修改：

DCNv3是一种使用可变形卷积的网络结构，它在计算机视觉任务中具有很好的性能。然而，由于其复杂的计算方式，目前只有在GPU上实现了DCNv3。因此，如果您尝试在CPU上运行DCNv3，您会遇到RuntimeError: Not implemented on the CPU的错误。

您需要在支持CUDA和CUDNN的GPU上编译和运行DCNv3。您可以从NVIDIA官网下载适合自己显卡驱动版本的CUDA和CUDNN安装包，并按照其安装说明进行安装。然后，您可以按照以下步骤在Windows上编译DCNv3的算子：

• 安装MinGW：DCNv3的算子是使用C++写的，所以需要安装C++编译器。
• 设置环境变量：您需要将MinGW的bin目录（例如C:\MinGW\bin）添加到系统的PATH环境变量中，以便在命令行中使用g++和make命令。您还需要设置CUDA_HOME和CUDNN_HOME环境变量，指向CUDA和CUDNN的安装目录（例如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1和C:\Program Files\NVIDIA Corporation\cudnn-12.1-windows-x64-v8.3.0.77）。
• 克隆DCNv3的仓库
• 编译DCNv3的算子：在命令行中，进入DCNv3的目录，执行python setup.py build_ext --inplace命令，等待编译完成。如果没有出现错误，您就可以在DCNv3目录下看到生成的_ext.cp38-win_amd64.pyd文件（cp38表示Python 3.8版本，win_amd64表示Windows 64位系统）。
• 测试DCNv3的算子：在命令行中，进入DCNv3的目录，执行python test.py命令，查看测试结果。如果没有出现错误，您就可以在GPU上使用DCNv3了。

以上方法希望对你有所帮助。如果还有疑问，欢迎随时提出。