通过GPU服务器运行Carla 一、流程概述
通过ssh命令连接服务器,指定连接端口,并创建服务器和本地的TCP端口映射,这里carla使用的端口为2000和2001。在本地配置好Python环境(如opencv、networkx、numpy等,建议使用conda),运行代码即可。
二、操作流程以下操作可以通过shell或vnc完成,其中使用vnc可忽略第一步ssh连接
ssh -p 222 -L 127.0.0.1:2000:127.0.0.1:2000 -L 127.0.0.1:2001:127.0.0.1:2001 wanghejun@xxxxxx通过ssh指定连接端口,连接用户和服务器IP,并创建端口映射;
docker run --privileged -it --gpus all --net=host -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw carla:0.9.13 /bin/bash在docker容器内运行carla镜像,本服务器已安装最新版本0.9.13;
./CarlaUE4.sh -world-port=2000 -RenderOffScreen运行carla,指定端口,模式为离屏渲染模式;
到此服务器端已配置完成,将会产生系列警告信息,为服务器显示设备和声卡设备缺失导致,请无需在意
定位到目标代码文件夹路径,win在资源管理器路径栏输入cmd即可打开shell,ubuntu选择在终端打开或通过cd命令均可;
conda activate yourenvname通过conda激活已配置好的环境yourenvname,win可直接activate;
python yourscript.pypython命令运行你的代码文件,可通过pygame或opencv打开可视化窗口监视运行过程;
三、其他如果你想将自己的数据集或其他文件上载到服务器,可以通过基于ssh的scp命令实现
scp -P 222 yourdocname.zip wanghejun@xxxxx:aimpath运行命令前需定位到目标文件路径夹,建议先其打包成zip文件,文件将传输到指定路径/data2/wanghejun/下
通过conda配置carla所需的python环境
conda create -n carlaPy python=3.x.x建议pytho版本选择3.7或以上
conda activate carlaPy进入环境
pip install -r requirements.txt通过pip安装PythonAPI文件夹内requirements.txt指定的packages
opencv的python环境配置请注意
opencv版本不能过低opencv-python的版本需与opencv版本一一对应,否则将报错function unimplimented不同系统下运行carla,请尤其注意自己使用的PythonAPI文件夹PythonAPI/carla/dist/~.egg文件是否和系统对应,分别为:
~win-amd64.egg~linux-x86_64.egg同时最好保证Client和Simulator的版本对应(即python的carla库和模拟器版本对应)
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