Pytorch3D Linux环境下安装（踩坑）记录
文章目录
二、极简安装（Installing prebuilt binaries）
4.（非必要）Tests/Linting and Demos 相关
5.（非必要）Tests/Linting and Demos 相关
因为代码迁移，在多个的环境下都安装过Pytorch3D。但是由于gcc、CUDA版本等问题，有的环境安装十分顺利，有的耗费了大量时间，这里我把遇到的各种情况（多种方法）都记录下来。
Pytorch3D官方指南如下：
其中内容写的还是大致清晰的，但是在有些地方写的比较冗杂，实际操作上并没有那么多内容。
官网给出了很多准备要求，在我的实际操作中（两种安装方式 installing prebuilt binaries / building from source），主要受到了以下限制：
-
gcc版本不宜过高，否则很可能在自己build Pytorch3D时出现各种各样的问题（我在使用9.x版本build时失败），个人推荐7.5（Pytorch3D官方要求gcc & g++ ≥ 4.9，对于Ubuntu 16.04默认gcc可能过低或现有gcc过高的情况，下载合适的gcc版本切换优先级即可）
-
CUDA版本尽量选择高版本，9.x有可能找不到合适的prebuilt 版本，个人推荐10.2
-
在整个安装过程中版本之间限制比较繁杂，并且考虑到网络问题，个人成功配置（均在Ubuntu 16.04环境下）是
Installing prebuilt binaries: python=3.8 + pytorch=1.7.1 + cuda=10.2 + gcc=7.5 + pytorch3d=0.6.1 (conda 安装)
Building from source: python=3.8 + pytorch=1.6.0 + cuda=10.2 + gcc=7.5 + pytorch3d=0.6.1 (git clone 下载)
如果一切顺利（但愿），这就是最便捷的安装方法。
1.创建环境
命令如下：
conda create -n pytorch3d python=3.8
conda activate pytorch3d
2.安装Pytorch
命令如下：
conda install -c pytorch pytorch=1.7.1 torchvision cudatoolkit=10.2
顺便把Pytorch安装版本库贴在这里：
3.安装两个核心库
命令如下：
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath
如果安装出现问题可以看第三节手动安装。
4.（非必要）Tests/Linting and Demos 相关
Demos and examples
conda install jupyter
pip install scikit-image matplotlib imageio plotly opencv-python
Tests/Linting
pip install black 'isort
5.安装Pytorch3D
Anaconda Cloud
conda install pytorch3d -c pytorch3d
如果没有找到合适的，可以试试nightly版本
conda install pytorch3d -c pytorch3d-nightly
一般来讲，如果以上方式中conda在搜索时找不到合适的Pytorch3D prebuilt库（当然也可以试试官网中的pip 和 wheel安装），那就不要浪费时间解决问题直接选择自己build from source。
如果出现了各种问题，可以试试以下方法。
1.创建环境
同第二节。
2.安装Pytorch
同第二节。
3.安装两个核心库（手动安装）
命令如下：
iopath
git clone https://github.com/facebookresearch/iopath
pip install -e iopath
fvcore
git clone https://github.com/facebookresearch/fvcore
pip install -e fvcore
手动安装在打包环境时可能不能迁移：
xxx$ conda pack -n pytorch3d
Collecting packages...
CondaPackError: Cannot pack an environment with editable packages
installed (e.g. from python setup.py develop or
pip install -e). Editable packages found:
- /xx/fvcore
- /xx/iopath
4.安装CUB libaray
命令如下：
conda install -c bottler nvidiacub
手动安装方法不再赘述。
5.（非必要）Tests/Linting and Demos 相关
同第二节。
6.安装Pytorch3D（手动Build）
直接选择git clone到本地
git clone https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git
通过pip安装
cd pytorch3d
pip install -e .
通过setup.py安装
cd pytorch3d
python3 setup.py install
安装需要一点时间，如果中途不报错应该没有太大问题，如果build出现问题可以尝试更改gcc版本。
另外，可以使用官网的test命令测试build成功与否
cd pytorch3d/tests
python3 -m unittest discover -p *.py
安装Pytorch3D一定不要总认准一个方法，实在不行就赶快换另一种安装方式节省时间，debug是永远弄不完的。推荐顺序肯定是先 Installing prebuilt binaries再试 Building from source。
Original: https://blog.csdn.net/PascalBUAA/article/details/123408759
Author: 帕斯卡多
Title: Pytorch3D Linux环境下安装（踩坑）记录
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/615162/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！