GPU加速型ECS的使用

因为在试用一个抠图Matting的应用的时候，在Modelarts里面有些不太对劲，生成的图像上好像是蒙了一层灰，而生成的视频有一些颜色的闪烁。所以自己使用ECS试一下。
购买了一个比较便宜在售的按需每小时三元五

购买时却说资源已售罄，所以选了一个六块多的。
看一下GPU：

第一步是yum安装python3。很不幸centos8官方源被下线了，所以得先小小的处理一下。python3-devel也安装上，免得安装av python模块时报python.h没有。
第二步是pip3安装Python需求库，先改一下镜像。

其中torch是比较大的有800多M
安装av出错了，因为这里对于ffmpeg是有一个依赖的。

yum里没有，所以编译安装ffmpeg，要加上enable-shared编译选项，还有要支持h264编码。所以先从gitee下载编译x264安装到/data/lib。
在此之前yum先安装好nasm，然后x264 lib安装好后，
export PKG_CONFIG_PATH=/data/lib/lib/pkgconfig/
然后配置ffmpeg，后编译安装
./configure --prefix=/data/ffmpeg --enable-shared --enable-libx264 --enable-gpl
安装好后
export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/data/ffmpeg/lib/pkgconfig/
再pip3单独安装av试试，一起安装怕了，一个小包坏了一批包要重新安装

至此，安装pillow时又报错了：
The headers or library files could not be found for jpeg,
a required dependency when compiling Pillow from source.
安装开发库吧：yum install libjpeg-turbo-devel zlib-devel
至此是Python库都可以安装成功了。

哎，这时回过头去看了一下modelarts里的代码，

model = MattingNetwork('mobilenetv3').eval().cuda()   # 或 "resnet50"(比较大) 
#model.load_state_dict(torch.load('rvm_mobilenetv3.pth')) #这一行不知道什么时候被自己注释了

将第二行注释去掉，得出的抠图视频就很完美（运行前不用升级conda环境里的ffmpeg库）

一天忙到晚，总是会有这种顾头不顾腚的事情发生…惭愧，要反思啊

不过既然ECS都有了，就做到底吧
因为自己安装的FFMEPG库和x264库，运行之前，设置一下库路径，不然import av就要报错
export LD_LIBRARY_PATH=/data/ffmpeg/lib/:/data/lib/lib

运行成功，生成的mp4完美
代码：

import torch
from model import MattingNetwork

model = MattingNetwork('mobilenetv3').eval().cuda()   # 或 "resnet50"
model.load_state_dict(torch.load('rvm_mobilenetv3.pth'))


from inference import convert_video

convert_video(
    model,                           # 模型，可以加载到任何设备（cpu 或 cuda）
    input_source='t1.mp4',        # 视频文件，或图片序列文件夹
    output_type='video',             # 可选 "video"（视频）或 "png_sequence"（PNG 序列）
    output_composition='t2.mp4', # 若导出视频，提供文件路径。若导出 PNG 序列，提供文件夹路径
    output_video_mbps=4,             # 若导出视频，提供视频码率
    downsample_ratio=None,           # 下采样比，可根据具体视频调节，或 None 选择自动
    seq_chunk=2,                     # 设置多帧并行计算 默认为12
)

最后，总结一下操作：

1. yum安装系统库：python38 python3-devel libjpeg-turbo-devel zlib-devel
2. 手工配置编译安装x264, ffmpeg. 注意配置选项、环境变量PKG_CONFIG_PATH的设置
3. pip3安装python库
4. 运行前配置环境变量LD_LIBRARY_PATH