GCNv2 + VS2017 部署指南

• 部署环境
• Step 1 配置 libtorch 库
• • 版本选择
  • 库的下载
  • 整合至 VS2017 中
• Step 2 代码修改
• • 模型代码修改
  • GCNv2 代码修改
• Step 3 运行测试

  Windows 10

  VS 2017

  libtorch 1.7 + cu101

  在 C++ 中使用torch::jit::load加载模型时，要求.pt模型生成基于的Pytorch版本与环境中的libtorch版本相同，或至少后者要不低于前者。否则在运行加载时就会报错C10::Error

  报错的原因，就我本次部署 GCNv2 的经验而言，是.pt文件中也包含.py代码。因此，如果用不同版本的libtorch，去执行其他版本生成的 Python 代码，那么就很有可能存在语法上的不同而报错。上述报错，在 VS2017 就体现为C10::Error

  例如，GCNv2 的模型文件是基于Pytorch 1.0.1生成的，而我们本次是采用libtorch 1.7.0去加载模型，因此模型文件中的 Python 代码存在不合于libtorch 1.7.0新版本的语法错误，故需要在 Step 2 中对模型代码进行修改。

  我们本次采用libtorch 1.7.0 + cu101，是因为 Gitub 上作者推荐的libtorch 1.0.1版本过于老旧，需要用下述命令下载：

git clone --recursive -b v1.0.1 https://github.com/pytorch/pytorch

  上述方法速度慢暂且不言，关键是其中的第三方库速度过慢，下载不全。类似的问题还存在于 Pangolin 库的配置中，后来我干脆直接自己手动配置 Pangolin 的第三方库了，可以参见我的另一篇博文。

  网上虽然有同仁提供的该版本的网盘下载，但由于是源码，估计还要构建编译，实在麻烦，故此直接采用新版本。若有非要跑该版本的，可以参考博文如右：https://blog.csdn.net/qq_35590091/article/details/103181008

  libtorch 1.7.0 + cu101我们直接挪用 Python 环境下的库就可以。首先在命令行中下载该库，命令如下：

pip install torch==1.7.0+cu101 -f  https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

  然后到 Python 编译器的site-packages目录下，找到torch文件夹，复制其中的lib文件夹以及include的文件夹到新建目录libtorch中，以备后用。

  我是将libtorch目录放到了 VS2017 解决方案的3rd文件夹下，所以在项目中新建属性表，其中需要添加的内容是这样的：

VC++目录/包含目录：
…3rdlibtorchincludetorchcsrcapiinclude
…3rdlibtorchinclude

VC++目录/库目录：…externallibjpeglib
…3rdlibtorchlib

链接器/输入/附加依赖项：
asmjit.lib
c10.lib
c10d.lib
c10_cuda.lib
caffe2_detectron_ops_gpu.lib
caffe2_module_test_dynamic.lib
caffe2_nvrtc.lib
caffe2_observers.lib
clog.lib
cpuinfo.lib
dnnl.lib
fbgemm.lib
gloo.lib
gloo_cuda.lib
libprotobuf-lite.lib
libprotobuf.lib
libprotoc.lib
mkldnn.lib
shm.lib
torch.lib
torch_cpu.lib
torch_cuda.lib
torch_python.lib
_C.lib

  注意一：上述lib文件夹内所有*.lib文件名的生成可以采用批处理命令进行，更加快捷。在命令行下进行lib文件夹目录下，执行下述命令：

dir /b *.lib >libs.txt 

  在目录下会生成libs.txt，其中内容就是所有 lib 文件的名称列表。

  注意二：我电脑上的 cuda 版本是 10.1 的，因此我下载的是libtorch 1.7.0 + cu101版本。虽然未曾测试，但我想读者诸君下载的libtorch 1.7.0 + cuxxx 的 cuda 版本，还是与本机相同为好。

  此外，由于我们用到了 cuda，因此尚需在项目属性链接器命令行其他选项中添加如下参数，否则将在加载模型时报错C10::Error：

/INCLUDE:?warp_size@cuda@at@@YAHXZ 

  由于我们采用的libtorch的版本，与 GCNv2 作者采用的版本不同，因此需要对相关代码进行适应性的修改。我们主要对两方面的代码进行修改，其一是.pt模型中的 Python 代码，其二则是 GCNv2 本身代码的修改。

  首先，需要找出模型代码中的哪些部分需要修改。启动VS Code，使用安装过libtorch 1.7.0 + cu101的 Python 编译器环境，执行下述代码，加载模型：

import torch

model = torch.jit.load('E:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\MyProjects\GCNv2\models\back\gcn2_320x240.pt')

  然后有报错如下：

  我们就可以定位到具体错误代码在哪一行：这里可以看到，是在模型文件中的code/gcn.py文件的第六十七行。于是，我们采用WinRAR，打开对应的gcn2_320x240.pt文件，找到其中的gcn.py并打开，如下图所示：

  定位到错误发生的第六十七行：

  _32 = torch.squeeze(torch.grid_sampler(input, grid, 0, 0))

  参照之前的报错信息，我们可以知晓是torch.grid_sampler函数缺少了一个align_corners参数。我们参照另一位同仁的博文（https://blog.csdn.net/weixin_45650404/article/details/106085719），将函数最后的一个参数添加为True如下：

  _32 = torch.squeeze(torch.grid_sampler(input, grid, 0, 0, True))

  再度加载模型，报错消失。至此，模型代码修改完毕。

  代码的修改主要针对GCNextractor.cc和GCNextractor.h两个文件，如下所述：

  首先，在GCNextractor.h文件中，将GCNextractor类中protected成员module进行修改。代码原本是：

    std::shared_ptr module;

  修改为：

	torch::jit::Module module;
	// std::shared_ptr module;

  其次，在GCNextractor.cc文件中，修改构造函数中加载模型的部分代码。代码原本是：

    const char *net_fn = getenv("GCN_PATH");
    net_fn = (net_fn == nullptr) ? "gcn2.pt" : net_fn;
    module = torch::jit::load(net_fn);

  修改为：

	const char *net_fn = "D:\gcn2_320x240.pt";
    module = torch::jit::load(net_fn);

  同时，在重载的括号运算符中，将模型推导的下述代码：

    auto output = module->forward(inputs).toTuple();

  修改为：

    auto output = module.forward(inputs).toTuple();

  仍然有两点需要注意，其一，GCNv2 的作者，在最新版的代码中，特地增加了对于libtorch较新版本的适配，重载的括号运算符中相关代码如下：

    #if defined(TORCH_NEW_API)
        std::vector dims = {1, img_height, img_width, 1};
        auto img_var = torch::from_blob(img.data, dims, torch::kFloat32).to(device);	
        img_var = img_var.permute({0,3,1,2});	
    #else 
        auto img_tensor = torch::CPU(torch::kFloat32).tensorFromBlob(img.data, {1, img_height, img_width, 1});
        img_tensor = img_tensor.permute({0,3,1,2});
        auto img_var = torch::autograd::make_variable(img_tensor, false).to(device);
    #endif

  可见，我们需要在项目属性中预处理器设置里，额外增加一个TORCH_NEW_API的定义。

  其二，注意根据输入图像的大小，对代码进行一些修改。在相同的函数中，有下述代码：

    int img_width = 320;
    int img_height = 240;

    int border = 8;
    int dist_thresh = 4;

    if (getenv("FULL_RESOLUTION") != nullptr)
    {
        img_width = 640;
        img_height = 480;

        border = 16;
        dist_thresh = 8;
    }

  可见，输入图像默认的大小是320×240，刚好是 TUM 数据集图像大小的一半。这里的图像大小，需要根据模型的不同，加以修改。由于我们测试的模型是gcn2_320x240.pt，大小于此相同，因此也就不改了。不过读者如果要用gcn2_640x480.pt模型进行测试，则务必修改。修改代码可以参照如下：

    int img_width = 320;
    int img_height = 240;

    int border = 8;
    int dist_thresh = 4;
	
	bool fullResolution = true;

    if (getenv("FULL_RESOLUTION") != nullptr || fullResolution)			
    {
        img_width = 640;
        img_height = 480;

        border = 16;
        dist_thresh = 8;
    }

  新建 VS2017 项目，将GCNextractor.h和GCNextractor.cc择出来，编写示例代码如下，进行测试：

#include 
#include 
#include "GCNextractor.h"

using namespace std;
using namespace GCN;

int main()
{
	GCNextractor* mpGCNextractor;

	int nFeatures = 1200;
	float fScaleFactor = 1.2;
	int nLevels = 8;
	int fIniThFAST = 20;
	int fMinThFAST = 7;

	mpGCNextractor = new GCNextractor(nFeatures, fScaleFactor, nLevels, fIniThFAST, fMinThFAST);

	std::cout << "loaded deep model" << std::endl;

	cv::Mat frame1 = cv::imread("D:\before.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
	cv::Mat frame2 = cv::imread("D:\after.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

	cv::resize(frame1, frame1, cv::Size(640, 480));
	cv::resize(frame2, frame2, cv::Size(640, 480));

	std::vector mvKeys, mvKeys2;
	cv::Mat mDescriptors, mDescriptors2;

#ifdef ORB_USE

	cv::Ptr detector = cv::ORB::create();
	
	detector->detectAndCompute(frame1, cv::Mat(), mvKeys, mDescriptors);
	detector->detectAndCompute(frame2, cv::Mat(), mvKeys2, mDescriptors2);
	
#else

	(*mpGCNextractor)(frame1, cv::Mat(), mvKeys, mDescriptors);
	(*mpGCNextractor)(frame2, cv::Mat(), mvKeys2, mDescriptors2);
	
#endif


	cv::Mat outImg;
	cv::drawKeypoints(frame1, mvKeys, outImg, cv::Scalar::all(-1), cv::DrawMatchesFlags::DEFAULT);

	std::vector matches;
	cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_HAMMING);
	matcher.match(mDescriptors, mDescriptors2, matches, cv::Mat());

	double min_dist = 10000, max_dist = 0;
	for (int i = 0; i < mDescriptors.rows; i++) {
		double dist = matches[i].distance;
		if (dist < min_dist) min_dist = dist;
		if (dist > max_dist) max_dist = dist;
	}
	std::vector goodMatches;
	for (int i = 0; i < mDescriptors.rows; i++) {
		if (matches[i].distance <= max(2 * min_dist, 30.0))
			goodMatches.push_back(matches[i]);
	}

	cv::Mat matchesImage2;
	cv::drawMatches(frame1, mvKeys, frame2, mvKeys2, goodMatches, matchesImage2);
	cv::imshow("curr-prev", matchesImage2);
	cv::waitKey(1);
	cv::imshow("kp", outImg);
	cv::waitKey(0);
	
	return 0;
}

  可以通过预定义宏ORB_USE来对 ORB 和 GCNv2 进行比对测试，结果如下：

  ORB：

  GCNv2：

  可见，就这两张图片而言，匹配效果要更好一些。