1.环境配置

官方文档：https://github/MVIG-SJTU/AlphaPose/blob/master/docs/INSTALL.md

依赖说明：

• 操作系统：Linux和Windows均可
• Cuda
• Python 3.5+
• Cython
• PyTorch 1.1+, 如果使用Pytorch 1.5以及更高版本，需要在拉取仓库之后合并远程代码：git pull origin pull/592/head
• torchvision 0.3.0+
• numpy

从这里看出需要首先安装好Cuda，Python版本需要在3.5以上，Pytorch版本最好使用1.1.0，如果需要使用Pytorch 1.5以及1.5+版本的则需要在已有分支上再合并代码，同时torchvision的版本最好使用0.3.0，另外的就是安装numpy。

这里提一下，我电脑上安装了VS2019，Cuda，python3.7，其他的没了。

2.安装

2.1Anaconda创建虚拟环境Alphapose

使用Anaconda创建一个新的虚拟环境Alphapose，在系统命令行工具cmd中输入以下命令：

conda create -n Alphapose python=3.7

上述命令在创建一个Alphapose的虚拟环境的设置Python版本为3.7并自动安装了Python版本。

2.2获取Alphapose仓库

使用git将Alphapose克隆到本地，这里不再赘述。

2.3 安装相关依赖库

2.3.1 激活虚拟环境Alphapose
在命令行工具使用：

activate Alphapose

激活当前虚拟环境，将Alphapose虚拟环境作为当前操作环境。

2.3.2 安装Pytorch和torchvision

在虚拟环境Alphapose下使用以下命令安装pytorch 1.1.0 torchvision 0.3.0：

conda install pytorch=1.1.0 torchvision=0.3.0 -c pytorch

2.3.3 安装cython

在虚拟环境Alphapose下使用以下命令安装cpython:

pip install cython

2.3.4 运行python setup.py build develop --user

安装完上述三个库之后，我们使用：

python setup.py build develop --user

安装更多的依赖库，可能有些库会因为网络问题安装失败，多次尝试或者修改Anaconda的conda镜像源以及pip镜像源即可，根据错误提示，一个一个依次安装未安装好的库即可。

3.遇到的错误

3.1 deform_conv_cuda

对于windows用户在安装cuda扩展上可能会出现问题，所以官方在setup.py的124行默认设置为False。这导致即使我们按照2.4.4节安装了所有的依赖库，在我们运行demo的时候会出现以下错误：

cannot import name 'deform_conv_cuda'

导致demo运行不成功

修改两处地方：

• alphapose\models\layers\dcn\deform_conv.py注释第9行：from . import deform_conv_cuda
• alphapose\models\layers\dcn\deform_pool.py注释第7行：from . import deform_pool_cuda
   

这样就不会再出现

ImportError: cannot import name ‘deform_conv_cuda’ from ‘alphapose.models.layers.dcn’