PVM 的安装和配置教程

2025-05-18 21:50:54作者：宣海椒Queenly

1. 项目的基础介绍和主要的编程语言

PVM（Predictive Vision Model）是一个开源项目，旨在通过连续视频的无需监督学习，在一个可扩展的预测循环网络中实现视觉预测。该项目是Piekniewski等人于2016年的论文《Unsupervised Learning from Continuous Video in a Scalable Predictive Recurrent Network》的代码实现。PVM能够利用多核处理器进行并行计算，通过共享内存中的全局屏障同步大量的Python对象。主要编程语言为Python，同时使用了Cython和C++进行性能优化。

2. 项目使用的关键技术和框架

PVM项目使用了以下关键技术和框架：

预测循环网络（Predictive Recurrent Network）：用于处理视频数据，预测下一个视频帧。
多线程和多进程：利用Python的multiprocessing库和Cython的多线程支持，实现多核并行计算。
OpenCV：用于视频处理和图像分析。
NumPy：用于高性能的数学计算。
Cython：将Python代码转换为C代码，提高运行效率。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

操作系统：Ubuntu 16.04（也可以在15.10、15.04和14.04上运行，但以16.04为测试版本）。
Python版本：Python 2.7（项目可能不兼容Python 3.x版本）。
硬件：尽可能多的计算核心。

安装步骤

克隆项目

打开终端，使用以下命令克隆项目：
```
git clone git@github.com:braincorp/PVM.git
cd PVM
```
安装依赖

运行以下脚本安装必要的系统依赖：
```
sudo ./install_ubuntu_dependencies.sh
```
这个脚本会安装OpenCV、NumPy、gcc、Cython等必要的包。这个过程可能需要一些时间，具体取决于您的网络连接速度。
编译和初始化

在所有依赖安装完成后，运行以下命令编译Cython/Boost绑定并初始化GitHub模块：
```
source install_local.sh
```
确保在执行过程中没有出现错误。此脚本还将更新PYTHONPATH变量，以便您可以从当前终端窗口运行内容。请注意，如果打开另一个窗口，您将需要重新设置PYTHONPATH。
下载数据（可选）

如果您想运行一些演示或模型，可能需要数据。请运行以下脚本来下载和解压数据：
```
./download_data.sh
```
根据提示回答'yes'。请注意，这些文件的大小在1.5GB到3.5GB之间，总共需要7GB的存储空间。
运行演示（可选）

进入PVM_models目录，运行以下任一演示：
```
python demo00_run.py
```
或者：
```
python demo01_run.py
```
根据需要，您可以尝试其他演示。