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前言

最近在 AutoDL 云服务器上复现 DINO (DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes) 模型，官方教程比较久远，在实际部署过程中踩了不少坑（内存溢出、网络超时、版本不兼容、CUDA 编译报错等）。

经过多次尝试，总结出了一套最稳、最快的安装流程。本教程基于 Python 3.7 + PyTorch 1.12.1 环境，完美解决所有兼容性问题。

0. 准备工作

• 平台：AutoDL
• 基础镜像：Miniconda / Python 3.8/CUDA 11.8 (我们后续会自己建环境)

1. 创建纯净环境

DINO 官方推荐 Python 3.7，实测这是坑最少的版本（避开了 NumPy 2.0 和新版 PyTorch API 变动的问题）。

# 1. 初始化 Conda (如果是新开的实例)
conda init bash
source ~/.bashrc

# 2. 创建 Python 3.7 环境
conda create -n A-DETR python=3.7 -y

# 3. 激活环境
conda activate A-DETR

小技巧：如果想每次打开终端自动进入该环境，可以执行：

echo "conda activate A-DETR" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

2. 下载代码与网络加速

AutoDL 访问 GitHub 较慢，建议开启学术加速。

# 开启学术加速
source /etc/network_turbo

# 克隆项目
git clone https://github.com/IDEA-Research/DINO.git
cd DINO

3. 安装 PyTorch (核心避坑点)

坑点：AutoDL 无卡模式启动内存只有 2GB，直接 pip install 大文件（如 PyTorch）会导致内存溢出进程被杀（Killed）。
解决：要大内存，开机就行，不要无卡模式

pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

4. 安装依赖包

这里有几个包需要特殊处理，直接运行 requirements.txt 会报错。

4.1 安装特殊包

1. panopticapi：国内镜像源里没有，必须从 GitHub 源码安装。
2. safetensors：新版本不支持 Python 3.7，必须指定旧版本。

# 保持加速开启状态
pip install git+https://github.com/cocodataset/panopticapi.git
pip install safetensors==0.4.5

4.2 安装剩余依赖

修改项目自带的 requirements.txt，防止版本冲突。
建议将 requirements.txt 内容清空，替换为以下纯净版：

cython
pycocotools
submitit
# torch (已单独安装)
# torchvision (已单独安装)
# panopticapi (已单独安装)
scipy
termcolor
addict
yapf
timm

然后执行安装：

pip install -r requirements.txt

5. 编译 CUDA 加速算子 (MultiScaleDeformableAttention)

这是 DINO 的核心部分。

cd models/dino/ops
python setup.py build install

关于编译时的 Warning

如果你使用的是 PyTorch 1.12，编译过程中会看到很多红色的 Warning：

warning: ‘at::DeprecatedTypeProperties& at::Tensor::type() const’ is deprecated...

不要慌！ 这是因为 DINO 代码用了旧版 API value.type()，在 1.12 中只是警告，不影响编译和运行。

• 只要最后显示 Finished processing dependencies for MultiScaleDeformableAttention==1.0，就是成功了。
• 注：如果你非要用 PyTorch 2.0+，则必须手动修改源码将 value.type() 改为 value.scalar_type()，否则会报错退出。

6. 验证环境

回到项目根目录，运行帮助命令：

cd ../../..
python main.py --help

如果输出了参数列表（usage: main.py …），说明环境搭建大功告成！

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总结

1. 环境：Python 3.7
2. 内存：
3. 依赖：panopticapi 需源码装，safetensors 要降级。
4. 编译：PyTorch 1.12 可以忽略 API 弃用警告，直接编译通过。

希望这篇笔记能帮大家节省时间，One Run Success！
如有其他建议和意见，欢迎交流