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MMFlow のインストールと動作確認（オプティカルフロー）（PyTorch，Python を使用）（Windows 上）
【目次 】
【文献 】
MMFlow Contributors, MMFlow: OpenMMLab Optical Flow Toolbox and Benchmark, https://github.com/open-mmlab/mmflow, 2021.
【関連する外部ページ 】
- MMFlow の GitHub のページ: https://github.com/open-mmlab/mmflow
- MMFlow の公式ドキュメント: https://mmflow.readthedocs.io
- MMFlow の公式のデモ（プログラムやデータなど）: https://github.com/open-mmlab/mmflow/tree/master/demo
- MMFlow の公式の学習済みモデル: https://github.com/open-mmlab/mmflow/blob/master/docs/en/model_zoo.md
前準備
Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）
Build Tools for Visual Studio は，Visual Studio の IDE を含まない C/C++ コンパイラ，ライブラリ，ビルドツール等のコマンドライン向け開発ツールセットである。
以下のコマンドを管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。
REM VC++ ランタイム
winget install --scope machine --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet /norestart"
REM Build Tools + Desktop development with C++（VCTools）+ 追加コンポーネント（一括）
winget install --id Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools --accept-source-agreements --accept-package-agreements ^
--override "--passive --wait --norestart --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.ClangCL --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"--add で追加されるコンポーネント
上記のコマンドでは，まず Build Tools 本体と Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストールし，次に setup.exe を用いて以下のコンポーネントを追加している。
VCTools：C++ デスクトップ開発ワークロード（--includeRecommendedにより、MSVC コンパイラ、C++ AddressSanitizer、vcpkg、CMake ツール、Windows 11 SDK 等の推奨コンポーネントが含まれる）VC.Llvm.Clang：Windows 向け C++ Clang コンパイラClangCL：clang-cl ツールセットを含むコンポーネントグループ（MSBuild から Clang を使用するために必要）VC.CMake.Project：Windows 向け C++ CMake ツールWindows11SDK.26100：Windows 11 SDK（ビルド 10.0.26100）
インストール完了の確認
winget list Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools上記以外の追加のコンポーネントが必要になった場合は Visual Studio Installer で個別にインストールできる。
Visual Studio の機能を必要とする場合は、追加インストールできる。
Python 3.12 のインストール（Windows 上） [クリックして展開]
以下のいずれかの方法で Python 3.12 をインストールする。Python がインストール済みの場合、この手順は不要である。
方法1：winget によるインストール
管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。
winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_pip=1 Include_test=0 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1"--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。
方法2：インストーラーによるインストール
- Python 公式サイト（https://www.python.org/downloads/）にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンから Windows 用インストーラーをダウンロードする。
- ダウンロードしたインストーラーを実行する。
- 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」に必ずチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから
pythonコマンドを実行できない。 - 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。
インストールの確認
コマンドプロンプトで以下を実行する。
python --versionバージョン番号（例：Python 3.12.x）が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。
Git のインストール
管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。
REM Git をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled"
【関連する外部ページ】
- Git の公式ページ: https://git-scm.com/
Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN 8.9.7 のインストール（Windows 上）
【サイト内の関連ページ】 NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には， NVIDIA ドライバ， NVIDIA CUDA ツールキット， NVIDIA cuDNN のインストールを行う．
- Windows での Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール: 別ページ »で説明
- Windows での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN v8.9.7 のインストール手順: 別ページ »で説明
【関連する外部ページ】
- Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）の公式ダウンロードページ: https://visualstudio.microsoft.com/ja/visual-cpp-build-tools/
- NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
- NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
- NVIDIA cuDNN のダウンロードの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn
PyTorch のインストール（Windows 上）
- 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー →
cmdと入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。 - PyTorch のページを確認
- 次のようなコマンドを実行（実行するコマンドは，PyTorch のページの表示されるコマンドを使う）．
次のコマンドを実行することにより， PyTorch 2.3 （NVIDIA CUDA 11.8 用）がインストールされる． 但し，Anaconda3を使いたい場合には別手順になる．
事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと（ここでは，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする）．
PyTorch で，GPU が動作している場合には，「torch.cuda.is_available()」により，True が表示される．
python -m pip install -U --ignore-installed pip python -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio torchtext xformers python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
Anaconda3を使いたい場合には， Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し， 次のコマンドを実行する． （PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため，Anaconda3を使わないことも検討して欲しい）．conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 cudnn -c pytorch -c nvidia py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"【サイト内の関連ページ】
【関連する外部ページ】
MMFlow のインストール（Windows 上）
- 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー →
cmdと入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。 - PyTorch がインストールできていることを確認するために，PyTorch のバージョンを表示
python -c "import torch; TORCH_VERSION = '.'.join(torch.__version__.split('.')[:2]); print(TORCH_VERSION)"
- PyTorch が NVIDIA CUDA ツールキットを認識できていることを確認するために，
PyTorch が認識しているNVIDIA CUDA ツールキット のバージョンを表示
このとき，実際には 11.8 をインストールしているのに，「cu117」のように古いバージョンが表示されることがある．このような場合は，気にせずに続行する．
python -c "import torch; CUDA_VERSION = torch.__version__.split('+')[-1]; print(CUDA_VERSION)"
- MIM，MMFlow のインストール
python -m pip install -U --ignore-installed pip python -m pip uninstall -y openmim mmcv mmcv-full opencv-python opencv-python-headless python -m pip install -U openmim opencv-python cd /d c:%HOMEPATH% rmdir /s /q mmflow git clone https://github.com/open-mmlab/mmflow.git cd mmflow mim uninstall -y mmflow pip install -r requirements.txt mim install -e . mim list
（以下省略）
MMFlow を用いたオプティカルフロー（Windows 上）
- コマンドプロンプトを実行
- オプティカルフローの表示を行うPython プログラム
cd /d c:%HOMEPATH% cd mmflow curl -O https://download.openmmlab.com/mmflow/raft/raft_8x2_100k_mixed_368x768.pth python demo/video_demo.py demo/demo.mp4 ^ configs/raft/raft_8x2_100k_mixed_368x768.py ^ raft_8x2_100k_mixed_368x768.pth ^ raft_demo.mp4 --gt demo/demo_gt.mp4
- 結果として raft_demo_gt.mp4 ができるので，表示して確認する．
- 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー →