01. SEGMENTATION FAULT
正在配置OCNET的代码，在自己的本地运行没有任何问题，但是在服务器上一直报错：SEGMENTATION FAULT
这属于很概括的报错，无法直接看明白到底是什么问题，同时在服务器端也没有界面，所以就倒逼着我去学习了PDB工具，学习链接如下：
https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-pythondebugger/index.html
经过一番排查，最终确定，是
仅仅使用如下命令是不够的
import matplotlib.pyplot as plt
必须要用这样的三行完整版本：
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
同时，感慨一下，PDB真好用啊！！
02. undefined symbol: __cudaPopCallConfiguration
参考：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/issues/190
是pytorch的版本和cuda版本不一致。
Pytorch安装参考：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
我使用的是cuda 9.2，使用`nvcc -V`可以查询到
安装：
conda install pytorch=0.4.1 torchvision cuda80 -c pytorch
注意：官方给的是下面的命令，安装后再去单独安装torchvision会出现版本冲突（无论是conda还是pip）
conda install pytorch=0.4. cuda80 -c pytorch
在conda中，把所有要安装的包一次性写到同一行里，就不会出现版本冲突的问题。
03. AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘copy’
数据集没读取到，路径不对
04. ImportError: libbz2.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory
conda 方式安装opencv会有问题，使用pip方式安装即可：
pip install opencv-python
05. subprocess.CalledProcessError: Command ‘[‘ninja’, ‘-v’]’ returned non-zero exit status 1.
请参考：https://github.com/mapillary/inplace_abn/issues/106
具体来说就是cuda版本, gcc版本的不正确
