【VLN环境配置】Matterport3DSimulator——用于视觉语言导航的虚拟仿真引擎环境配置
github官方教程：https://github.com/peteanderson80/Matterport3DSimulator
前提准备
- 下载Matterport3D Dataset数据集
- 下载
docker：https://blog.csdn.net/zzh516451964zzh/article/details/126019663，步骤：添加官方密钥→更新apt→在线安装，docker介绍：https://www.bilibili.com/video/BV1ai421S7zj、https://ruanyifeng.com/blog/2018/02/docker-tutorial.html - 安装
nvidia-docker，可以参考：https://blog.csdn.net/BigData_Mining/article/details/99681168，如果docker版本大于19，则可以不用安装nvidia-docker，具体原因可见后文；
注：
- 如果因为网络问题，无法下载密钥，则可以下载到本地，之后在本地添加，教程：https://blog.csdn.net/qq_50001789/article/details/142622153
- 如果在安装
docker-ce过程报错Package ‘docker-ce‘ has no installation candidate，则说明apt的源设置的不对，需要换源（可以换阿里，参考：https://blog.csdn.net/gmaaa123/article/details/139682260
构建基于docker的环境
1、先克隆Matterport3DSimulator仓库
# Make sure to clone with --recursive
git clone --recursive https://github.com/peteanderson80/Matterport3DSimulator.git
如果你没有使用——recursive克隆，那么你需要从根目录中手动克隆pybind子模块:
git submodule update --init --recursive
2、构建docker
cd Matterport3DSimulator
docker build -t mattersim:9.2-devel-ubuntu18.04 .
指令解释：该命令用于构建一个基于Dockerfile的Docker镜像，并将其命名为 mattersim:9.2-devel-ubuntu18.04
-
docker build：这是 Docker 构建命令，用于根据当前目录中的Dockerfile构建一个 Docker 镜像。Dockerfile定义了镜像的构建步骤和内容； -
-t mattersim:9.2-devel-ubuntu18.04：-t是--tag的缩写，表示为生成的 Docker 镜像打标签；mattersim:9.2-devel-ubuntu18.04是镜像的名称和标签（其中mattersim是镜像的名称；9.2-devel-ubuntu18.04是该镜像的标签（tag），用于标识这个镜像的具体版本，通常标签会指示这个镜像的用途或基础环境，例如CUDA 9.2和 `Ubuntu 18.04）； -
.：这个点 (.) 指的是当前目录，表示 Docker 应该在当前目录中查找Dockerfile来构建镜像。当前目录包含了构建 Docker 镜像所需的文件、代码、依赖等。
可能的报错：
- 在创建镜像过程中，如果报错“Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker daemon running?”，则需要添加守护进程，参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/659684412
- connect: connection refused：无法获取docker，常见的方法是切换镜像源（例如阿里、网易），方法可以参考https://cloud.tencent.com/developer/article/2429585，如果换了国内常见的镜像源还是不行，则可以参考https://www.cnblogs.com/lxzcloud/p/18354640
检查构建结果：
- 可以使用docker images指令来查看docker是否构建成功，正常来说会输出如下内容，
mattersim就是所构建的docker
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
mattersim 9.2-devel-ubuntu18.04 c4e3d9dfa099 19 hours ago 6.61GB
3、准备数据集
下载解压所下载的数据集，并且设置一个环境变量，用于表示数据集的位置（后续启动docker的时候需要用到这个变量，这里要填绝对路径）
sudo vim ~/.bashrc
添加如下内容
export MATTERPORT_DATA_DIR=<PATH>
之后激活环境
source ~./bashrc
4、启动docker
在启动之前，要保证命令行所在的路径是刚才克隆的Matterport3DSimulator仓库目录，之后，执行该指令进入docker容器
nvidia-docker run -it --mount type=bind,source=$MATTERPORT_DATA_DIR,target=/root/mount/Matterport3DSimulator/data/v1/scans --volume `pwd`:/root/mount/Matterport3DSimulator mattersim:9.2-devel-ubuntu18.04
如果docker的安装版本超过19，则可以通过如下指令来进入docker容器
docker run -it --gpus all --mount type=bind,source=$MATTERPORT_DATA_DIR,target=/root/mount/Matterport3DSimulator/data/v1/scans --volume `pwd`:/root/mount/Matterport3DSimulator mattersim:9.2-devel-ubuntu18.04
解释：我们使用nvidia-docker指令启动docker的目的就是为了可以在docker中直接使用本机的GPU资源，而在docker19.03中，增加了--gpus选项，在启动过程中如果使用了该选项，则可以在docker中直接调用GPU，不必再使用nvidia-docker相关的指令了，其中--gpus all表示使用本机上的所有GPU资源。在启动的docker里面输入nvidia-smi指令，如果可以正常输出显卡参数，则说明该docker可以调用本机上的GPU资源。参考链接：https://www.jianshu.com/p/32ad4f448fe5
5、编译环境
在docker中进入Matterport3DSimulator目录（步骤4中进入Matterport3DSimulator目录是启动前进入，这里进入是docker启动后进入）
cd /root/mount/Matterport3DSimulator
mkdir build && cd build
cmake -DEGL_RENDERING=ON ..
make
这一步是为了安装MatterSim库，安装到系统默认的python环境下面。这里也可以利用conda新建一个环境，之后在新建的环境内部编译安装MatterSim库，需要执行如下指令进行环境编译：
cmake -D PYTHON_EXECUTABLE=[python解释器的路径] -DEGL_RENDERING=ON ..
# 例如：cmake -D PYTHON_EXECUTABLE=/root/miniconda3/envs/mattersim/bin/python -DEGL_RENDERING=ON ..
make
6、测试API
- 在docker中进入python3环境，使用
python指令会默认进入python2环境
python3
- 测试
MatterSim库，如果不报错，说明环境配置成功
import MatterSim
如果提示找不到，则可以将build文件中的MatterSim.cpython-39m-x86_64-linux-gnu.so（名字跟Python版本号有关）和libMatterSim.so文件复制到自己Python的site-packages路径下面，查看当前解释器的site-packages路径，路径一般为anaconda3/envs/[环境名]/lib/[python解释器版本]/site-packages
# 查看site-packages路径
python3 # 进入python环境
import site
site.getsitepackages()
复制过去
cp MatterSim.cpython-39-x86_64-linux-gnu.so [site-packages路径]
cp libMatterSim.so [site-packages路径]
如果引用MatterSim不报错，则说明环境配置成功。