docker swin transformer

### 如何在 Docker 容器中运行 Swin Transformer 要在 Docker 容器中成功运行 Swin Transformer，需遵循以下方法： #### 准备工作 确保已安装并配置好 Docker 环境。如果尚未安装 Docker，请先完成其安装过程[^2]。 #### 创建 Dockerfile 创建一个 `Dockerfile` 文件来定义容器环境。以下是适用于运行 Swin Transformer 的基本模板： ```dockerfile # 使用 NVIDIA 提供的基础镜像 FROM nvidia/cuda:11.3-base-ubuntu20.04 # 设置工作目录 WORKDIR /app # 安装依赖项 RUN apt-get update && \ apt-get install -y --no-install-recommends \ python3-pip \ python3-dev \ git \ build-essential \ libjpeg-dev \ zlib1g-dev && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/* # 升级 pip 并安装基础库 RUN pip3 install --upgrade pip setuptools wheel # 克隆 Swin Transformer 仓库 RUN git clone https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git /app/swin-transformer # 切换到项目目录并安装依赖 WORKDIR /app/swin-transformer RUN pip3 install -r requirements.txt # 配置模型推理所需的额外组件 COPY config.py /app/swin-transformer/config.py # 下载预训练权重文件 (可选) RUN mkdir checkpoints && \ wget -O checkpoints/swin_tiny_patch4_window7_224.pth https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_tiny_patch4_window7_224.pth # 运行命令入口 CMD ["python", "demo/demo_image_classification.py"] ``` 此脚本基于 NVIDIA CUDA 基础镜像构建了一个适合运行 PyTorch 和 Swin Transformer 的环境，并包含了必要的 Python 库和模型权重下载步骤[^3]。 #### 构建 Docker 镜像 通过执行以下命令构建自定义镜像： ```bash docker build -t swin-transformer . ``` #### 启动容器 启动容器时可以挂载本地数据集路径以便处理输入图像或视频流。例如： ```bash docker run -it --rm --gpus all -v $(pwd)/images:/app/images swin-transformer ``` 上述命令启用了 GPU 支持并将当前主机上的 `./images` 目录映射至容器内的 `/app/images` 路径下[^4]。 #### 测试 Pipeline 实现 对于测试阶段的数据管道调整部分，可以根据实际需求修改配置文件中的 pipeline 参数设置。具体操作如下所示： ```python from mmcv import Config, DictAction from mmdet.datasets.pipelines import Compose from torch.utils.data.dataloader import default_collate as collate cfg = Config.fromfile('config.py') if isinstance(img, str): if cfg.data.test.pipeline[0]['type'] != 'LoadImageFromFile': cfg.data.test.pipeline.insert(0, dict(type='LoadImageFromFile')) else: if cfg.data.test.pipeline[0]['type'] == 'LoadImageFromFile': cfg.data.test.pipeline.pop(0) test_pipeline = Compose(cfg.data.test.pipeline) data = test_pipeline(dict(img_info=dict(filename=img), img_prefix=None)) data = collate([data], samples_per_gpu=1) ``` 以上代码片段展示了如何动态调整 MMDetection 中的测试流程以适应不同类型的输入源[^1]。 --- ###