Spconv库安装教程

2024-04-23 14:44
文章标签 安装 教程 spconv

本文主要是介绍Spconv库安装教程,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Spconv库安装教程

    • 环境配置
    • spconv1.2安装
    • 报错
    • 检查是否安装成功

环境配置

  • 操作系统版本:Ubuntu 20.04
  • GPU:RTX4090
  • CUDA版本:11.3
  • CUDNN版本:8.9.2.26
  • Pytorch:1.10.1
  • Python:3.8
  • gcc版本:9.4.0(g++4.8.5,c++14需要g++5.2以上)
  • cmake版本:3.29.2 (3.13.2及以上)
  • github链接:GitHub - traveller59/spconv: Spatial Sparse Convolution in PyTorch

在开始安装之前,需要确定自己的系统是否已经安装好cuda,和cudnn等。确认cuda版本的方法,ctrl+t打开你的terminal,输入:

nvcc -V

​注意cudnn一定要与cuda版本对应,否则安装时会报错.cudnn下载链接

spconv1.2安装

  1. 克隆代码
git clone https://github.com/traveller59/spconv.git --recursive
  1. 安装依赖
sudo apt-get install libboost-all-dev
  1. 运行
python setup.py bdist_wheel
cd ./dist
pip install spconv-2.3.6-py3-none-any.whl

报错

  1. 安装过程中可能出现的错误:
    ①No CMAKE_CUDA_COMPILER could be found.
可能会出现如下错误:
/home/sdb1/zyan/lulu/lib/python3.7/site-packages/setuptools/distutils_patch.py:26: UserWarning: Distutils was imported before Setuptools. This usage is discouraged and may exhibit undesirable behaviors or errors. Please use Setuptools' objects directly or at least import Setuptools first."Distutils was imported before Setuptools. This usage is discouraged "
running bdist_wheel
running build
running build_py
running build_ext
Release
|||||CMAKE ARGS||||| ['-DCMAKE_PREFIX_PATH=/home/sdb1/zyan/lulu/lib/python3.7/site-packages/torch', '-DPYBIND11_PYTHON_VERSION=3.7', '-DSPCONV_BuildTests=OFF', '-DPYTORCH_VERSION=10600', '-DCMAKE_CUDA_FLAGS="--expt-relaxed-constexpr" -D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__ -D__CUDA_NO_HALF_CONVERSIONS__', '-DCMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY=/home/sdb1/zyan/lulu/spconv-1.2/build/lib.linux-x86_64-3.7/spconv', '-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release']
-- The CUDA compiler identification is unknown
CMake Error at CMakeLists.txt:6 (project):No CMAKE_CUDA_COMPILER could be found.Tell CMake where to find the compiler by setting either the environmentvariable "CUDACXX" or the CMake cache entry CMAKE_CUDA_COMPILER to the fullpath to the compiler, or to the compiler name if it is in the PATH.
-- Configuring incomplete, errors occurred!
See also "/home/sdb1/zyan/lulu/spconv-1.2/build/temp.linux-x86_64-3.7/CMakeFiles/CMakeOutput.log".
See also "/home/sdb1/zyan/lulu/spconv-1.2/build/temp.linux-x86_64-3.7/CMakeFiles/CMakeError.log".
Traceback (most recent call last):

解决方法:问题还是cuda和cudnn版本不对应,从上文链接中下载cudnn对应版本(建议选择cuDNN Library for Linux (x86_64)类型)

cd 下载(下载cudnn所在的文件夹)
tar -xvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz(换成你的文件名字)
执行以下命令(路径是自己安装cuda的路径,根据自己的更改就好)sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
再pip安装即可。

②Found cuDNN: v?

#可能出现以下错误
running build
running build_py
running build_ext
Release
|||||CMAKE ARGS||||| ['-DCMAKE_PREFIX_PATH=/home/zjy/anaconda3/envs/pcdet/lib/python3.6/site-packages/torch', '-DPYBIND11_PYTHON_VERSION=3.6', '-DSPCONV_BuildTests=OFF', '-DPYTORCH_VERSION=10800', '-DCMAKE_CUDA_FLAGS="--expt-relaxed-constexpr" -D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__ -D__CUDA_NO_HALF_CONVERSIONS__', '-DCMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY=/home/zjy/openpcdet/spconv-master/build/lib.linux-x86_64-3.6/spconv', '-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release']
-- Caffe2: CUDA detected: 11.1
-- Caffe2: CUDA nvcc is: /usr/local/cuda-11.1/bin/nvcc
-- Caffe2: CUDA toolkit directory: /usr/local/cuda-11.1
-- Caffe2: Header version is: 11.1
-- Found CUDNN: /usr/local/cuda-11.1/lib64/libcudnn.so  
-- Found cuDNN: v?  (include: /usr/local/cuda-11.1/include, library: /usr/local/cuda-11.1/lib64/libcudnn.so)
CMake Error at /home/zjy/anaconda3/envs/pcdet/lib/python3.6/site-packages/torch/share/cmake/Caffe2/public/cuda.cmake:174 (message):

解决方法:有些cudnn的版本文件不在cudnn.h里,而在cudnn_version.h里,需要将cudnn_version.h文件复制过去

sudo cp cuda/include/cudnn_version.h /usr/local/cuda/include/
然后再pip安装即可

检查是否安装成功

python
import spconv
可以导入则安装成功。

这篇关于Spconv库安装教程的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/929085

相关文章

Python UV安装、升级、卸载详细步骤记录

《PythonUV安装、升级、卸载详细步骤记录》:本文主要介绍PythonUV安装、升级、卸载的详细步骤,uv是Astral推出的下一代Python包与项目管理器,主打单一可执行文件、极致性能... 目录安装检查升级设置自动补全卸载UV 命令总结 官方文档详见:https://docs.astral.sh/

Nexus安装和启动的实现教程

《Nexus安装和启动的实现教程》:本文主要介绍Nexus安装和启动的实现教程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、Nexus下载二、Nexus安装和启动三、关闭Nexus总结一、Nexus下载官方下载链接:DownloadWindows系统根

Java SWT库详解与安装指南(最新推荐)

《JavaSWT库详解与安装指南(最新推荐)》:本文主要介绍JavaSWT库详解与安装指南,在本章中,我们介绍了如何下载、安装SWTJAR包,并详述了在Eclipse以及命令行环境中配置Java... 目录1. Java SWT类库概述2. SWT与AWT和Swing的区别2.1 历史背景与设计理念2.1.

CnPlugin是PL/SQL Developer工具插件使用教程

《CnPlugin是PL/SQLDeveloper工具插件使用教程》:本文主要介绍CnPlugin是PL/SQLDeveloper工具插件使用教程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错... 目录PL/SQL Developer工具插件使用安装拷贝文件配置总结PL/SQL Developer工具插

安装centos8设置基础软件仓库时出错的解决方案

《安装centos8设置基础软件仓库时出错的解决方案》:本文主要介绍安装centos8设置基础软件仓库时出错的解决方案,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐... 目录安装Centos8设置基础软件仓库时出错版本 8版本 8.2.200android4版本 javas

Java中的登录技术保姆级详细教程

《Java中的登录技术保姆级详细教程》:本文主要介绍Java中登录技术保姆级详细教程的相关资料,在Java中我们可以使用各种技术和框架来实现这些功能,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考... 目录1.登录思路2.登录标记1.会话技术2.会话跟踪1.Cookie技术2.Session技术3.令牌技

Python使用Code2flow将代码转化为流程图的操作教程

《Python使用Code2flow将代码转化为流程图的操作教程》Code2flow是一款开源工具,能够将代码自动转换为流程图,该工具对于代码审查、调试和理解大型代码库非常有用,在这篇博客中,我们将深... 目录引言1nVflRA、为什么选择 Code2flow?2、安装 Code2flow3、基本功能演示

Pytorch介绍与安装过程

《Pytorch介绍与安装过程》PyTorch因其直观的设计、卓越的灵活性以及强大的动态计算图功能,迅速在学术界和工业界获得了广泛认可,成为当前深度学习研究和开发的主流工具之一,本文给大家介绍Pyto... 目录1、Pytorch介绍1.1、核心理念1.2、核心组件与功能1.3、适用场景与优势总结1.4、优

conda安装GPU版pytorch默认却是cpu版本

《conda安装GPU版pytorch默认却是cpu版本》本文主要介绍了遇到Conda安装PyTorchGPU版本却默认安装CPU的问题,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的... 目录一、问题描述二、网上解决方案罗列【此节为反面方案罗列!!!】三、发现的根本原因[独家]3.1 p

Java Spring 中的监听器Listener详解与实战教程

《JavaSpring中的监听器Listener详解与实战教程》Spring提供了多种监听器机制,可以用于监听应用生命周期、会话生命周期和请求处理过程中的事件,:本文主要介绍JavaSprin... 目录一、监听器的作用1.1 应用生命周期管理1.2 会话管理1.3 请求处理监控二、创建监听器2.1 Ser