DeepLabCut學習筆記：
安裝環境前，請先看看環境
conda env list
DeepLabCut-live-GUI是一個實時使用DLC進行小鼠追蹤的GUI軟體。他獨立運作DLC。需要配置一個攝像頭，還有巡林好的DLC模型。 不是我想要的東西。
如何安裝和啟動DeepLabCut-live-GUI？
安裝：pip install deeplabcut-live-gui
啟動：dlclivegui
如何安裝DLC帶有GUI的軟體呢？
（1）安裝環境：
conda create -n DLC python=3.7 tensorflow==1.13.1
conda activate DLC
pip install -r requirements.txt
（2）安裝deeplabcut
pip install deeplabcut
pip install deeplabcut[gui]
（3）啟動deeplabcut(啟動失敗的話，是因為沒有裝wxPython，在 requirements.txt裡加上wxPython<4.1.0 安裝的版本好像是4.0.7 )
import deeplabcut
deeplabcut.launch_dlc()
啟動起來了
在linux重新操作（及時止損）
conda create -n DLC python=3.7 tensorflow=1.13.1
wxpython安裝失敗，及時放棄。
conda activate base
conda remove -n DLC --all
conda remove -n DLC --all
conda在0.1伺服器上建立環境
conda create -n DLC-TN python=3.7
linux下 conda如何修改源？
nano ~/.condarc
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
ctrl+x退出并儲存
conda activate DLC-TN
pip 修改源位址
pip install 好像就可以了
在linux啟動jupyter伺服器：
最後設定本地端口轉發ssh
win10 您可以設定 SSH 本地端口轉發 linux
ssh -fNg -L 8888:172.16.1.240:8889 user@xxxxxxxx
raygen.com
先删除本地的.ssh檔案
結局：
（1）colab轉發失敗，好像是因為.1伺服器無法通路google網站；
（2）tensorflow也安裝失敗了，因為，環境的問題。準備重新安裝；
conda remove -n DLC-TN --all
上傳DLC-GPU.yaml檔案
下載下傳位址：http://www.mackenziemathislab.org/deeplabcut/
conda env create -f DLC-GPU.yaml
conda activate DLC-GPU-TN
好像是成功了。
最終使用的解決方案是：
在.1伺服器上。通過VNC連接配接桌面服務，直接使用GUI，開始搞。
在win10上如何運作能啟動DeepLabCut-GPU的環境（不應該有這種想法，浪費了整整一天。到2021年4月8日19:14:21，還沒成功訓練起來，一直卡在開始訓練這裡，連CPU訓練都不管用了。真的服了。這是什麼bug重新開機一下？）
conda create -n QTNLS python=3.7 tensorflow-gpu=1.13.1
conda activate QTNLS
pip install -r requirements.txt(官網上的)
然後再
pip install tensorflow-gpu==1.13.1
奔潰了，還是不行報錯：
DLL load failed
（我懷疑一種可能。是因為cuda的版本沒對應上。）
我的cuda（nvidia-smi上顯示的）版本是11。但是我裝的是10啊。準備再虛拟機上試一試(md 虛拟機的環境太老，需要更新)
下載下傳https://www.microsoft.com/zh-cn/download/confirmation.aspx?id=53840
安裝失敗，提示我已經安裝過了
pip install wxPython<4.1.0
pip install wxPython==4.0.7
換成CPU版本的就好了。
CPU的使用率大概能飙升到--->沒動啊，還是10左右。
但是風扇呼呼的在響。
承受了這麼多，終于想起來試試docker了。
tensorflow-gpu真的要人狗命。
删了環境，重裝了CUDA10.0(之前的好像是10.1)
activate QTNLS
pip install tensorflow==1.13.1
"tensorflow-gpu=1.13.1"别寫在conda create後邊沒用
還需要重新tensorflow-gpu
我再去我的虛拟機上搞一遍試試
終于，終于，終于，看到了我夢寐以求，的結果。
我去。。。。雖然代碼跑起來了。但是，gpu就抽搐了一下，還是不能接着訓練：
一直卡在Starting training...
但是Linux卻可以訓練。服了..真的服了。
重返windows
然後成功運作
GPU呢？
剛準備運作：
Successfully opened dynamic library cudnn64_7.dll
Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED
attempting to perform DNN operation using StreamExecutor without DNN support
CPU->GPU Memcpy failed
就出錯了
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6
sess = tf.Session(config=config)
上邊的不中用。
GUI也不中用。用cmd，終于，中用了！！！
ipython
path_config_file = r'D:\PythonProject\DeepLabCut\testProject\TNSystem-TN-2021-04-02\config.yaml'
deeplabcut.train_network(path_config_file, allow_growth=True)
GPU 終于中用了！！！
太好了。
終于
2021年4月8日20:35:26
不管是在linux上，還是window上，我都能順利地運作deeplabcut了
關鍵點：
（1）環境最重要了。python3.7 cuda=10.0, cudnn=10.0
（2）運作GPU的環境時，訓練模型要用ipython，不能用GPU。這個問題在linux下就沒有。
（3）這玩意，又浪費了我一天的時間。
不過還好，都是我的經驗了。形成了該筆記。