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devcon-mmdet3d

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ファイルの準備

Dockerfileの作成

Modify Dockerfile as follow.

[Dockerfile]
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FROM nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04

ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# Install some basic utilities
RUN apt-get update && apt-get install wget -yq
RUN apt-get install build-essential g++ gcc -y
ENV DEBIAN_FRONTEND noninteractive
RUN apt-get install libgl1-mesa-glx libglib2.0-0 -y
RUN apt-get install openmpi-bin openmpi-common libopenmpi-dev libgtk2.0-dev git -y

# Install conda
ENV CONDA_DIR /opt/conda
RUN wget --quiet https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_23.11.0-1-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh && \
    /bin/bash ~/miniconda.sh -b -p /opt/conda

ENV PATH=$CONDA_DIR/bin:$PATH
RUN conda install python=3.8

### Install pytorch
RUN pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

### Pip install mmcv-full in conda
RUN /opt/conda/bin/pip install mmcv-full==1.4.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.9.0/index.html

RUN /opt/conda/bin/pip install mmdet==2.14.0 \
    mmsegmentation==0.14.1 \
    timm \
    Pillow==8.4.0 \
    tqdm \
    torchpack \
    mpi4py==3.0.3 \
    numba==0.48.0 \
    nuscenes-devkit==1.1.9

RUN conda install conda-build pyyaml numpy ipython cython typing typing_extensions mkl mkl-include ninja &&\
    /opt/conda/bin/conda clean -ya

WORKDIR /root/workspace

devcontainer.jsonの作成

Modify devcontainer.json as follow.

[devcontainer.json]
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{
  "name": "bev-playground",
  "build": {
    "dockerfile": "Dockerfile",
    "context": ".."
  },
  "remoteUser": "root",
  "workspaceFolder": "/workspace",
  "remoteEnv": {
    "TRT_LIBPATH": "/usr/lib/x86_64-linux-gnu",
    "TRT_OSSPATH": "/workspace/TensorRT"
  },
  "runArgs": [
    "--gpus",
    "all",
    "--shm-size",
    "16gb"
  ],
  "mounts": [
    "source=${localWorkspaceFolder},target=/workspace,type=bind",
    "source=${localWorkspaceFolder}/dataset/can_bus,target=/workspace/VAD/data/can_bus,type=bind",
    "source=${localWorkspaceFolder}/dataset/nuscenes,target=/workspace/VAD/data/nuscenes,type=bind",
  ],
  "extensions": [
    "ms-python.python",
    "ms-python.vscode-pylance"
  ],
  "settings": {
    "python.defaultInterpreterPath": "/opt/conda/bin/python3"
  }
}

Dockerビルド

VscodeでReopen containerをクリックして、コンテナをビルドし始めます。

mmdet3dインストール

コンテナでは、mmdet3dをインストールします。

[Dockerfile]
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　　git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git &&\
cd mmdetection3d &&\
git checkout -f v0.17.1 &&\
python setup.py develop

Troubleshooting

mmdet3dをインストールするとき、libやlibのバージョンが合わせない問題が発生しました。（更新予定）
以下のように修正してください。

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scikit-image==0.21.0
networkx==3.1
pandas==2.0.3
numba==0.48.0
numpy==1.21.1
similaritymeasures==1.2.0
shaplely==1.8.5
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vscode-devcon-1

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必要なツールのインストール

  • VSCode: 公式サイトからインストール
  • Docker Desktop: 公式サイトからインストール
  • VSCode拡張機能

プロジェクト構造の準備

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project/
├── .devcontainer/
│   ├── devcontainer.json
│   ├── Dockerfile
├── src/
│   └── main.py
└── requirements.txt

各ファイルの作成

Dockerfileの作成

まず、Dockerfileを作成します。Docker imagesがビルドされます。

[dockerfile]
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# Dockerfile
FROM python:3.10-slim

# 必要なツールをインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    curl \
    git \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# ワークスペースを設定
WORKDIR /workspace

# Python環境をセットアップ
COPY requirements.txt /workspace/
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

devcontainer.jsonの作成

次に、devcontainerからdockerイメージをビルドし、Containerを起動するためdevcontainer.jsonで設定します。

マウント設定もここで設定します。

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"mounts": [
      "source=${localWorkspaceFolder},target=/workspace,type=bind"
    ]
[devcontainer.json]
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// .devcontainer/devcontainer.json
{
    "name": "Python DevContainer",
    "build": {
      "dockerfile": "Dockerfile",
      "context": ".."
    },
    "settings": {
      "python.pythonPath": "/usr/local/bin/python"
    },
    "extensions": [
      "ms-python.python",
      "ms-python.vscode-pylance"
    ],
    "forwardPorts": [8000],
    "postCreateCommand": "pip install --no-cache-dir -r requirements.txt",
    "remoteUser": "root",
    "workspaceFolder": "/workspace",
    "mounts": [
      "source=${localWorkspaceFolder},target=/workspace,type=bind"
    ]
  }

launch.jsonの作成

Debuggerを使ってデバックするためlaunch.jsonを作成します。

[launch.json]
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// .vscode/launch.json
{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
      {
        "name": "Python: Docker Debug",
        "type": "python",
        "request": "launch",
        "program": "${workspaceFolder}/src/main.py",
        "console": "integratedTerminal",
        "justMyCode": true
      }
    ]
  }

その他のファイルの作成

requirements.txtの作成

[requirements.txt]
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requests==2.31.0      # HTTPリクエストを送信するためのライブラリ
numpy==1.26.0         # 数値計算ライブラリ
pandas==2.1.1         # データ分析ライブラリ
scipy==1.11.3         # 科学技術計算ライブラリ
matplotlib==3.8.0     # グラフ描画ライブラリ

src/main.pyの作成

今回デバックしたいpythonファイルを作成します。

まとめ

以上、Vscode + Devcontainerのdocker containerの中でデバック環境を構築することができました。
必要なLibについて、Dockerfileやrequirements.txtを追加・修正してカスタマイズしてください。

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