配置ST3D环境

文章列表

配置ST3D环境

前言
配置
- 初始
- python
- pytorch和torchvision
- cuda
- spconv
- cudnn
- gcc
总结

前言

由于requirements中有这么一句：spconv v1.0 (commit 8da6f96) or spconv v1.2
。事情就变得不一样了，其中配置的一些环境的版本对于当下来说简直是上古级别。所幸实验室内的同学给予了我一定的帮助，最终跌跌撞撞地完成了环境的配置。

配置

初始

为了不污染base的环境，先创建一个名为st3d的虚拟环境，之后激活使用。

conda create -n st3d python=3.7

激活

conda activate st3d

python

python=3.7
创建的时候已经安装

pytorch和torchvision

pytorch=1.5.1
torchvision=0.6
直接安装

cuda

cuda=10.1
从这里开始变得复杂了，cuda的安装需要到官网下载文件。
参考博客：Linux之cuda、cudnn安装及版本切换
重点：

需要配置.bshrc文件

export PATH="$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin"
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64/"
export LIBRARY_PATH="$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64"

source ~/.bashrc

系统中的cuda需要软连接到cuda-10.1

sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1  /usr/local/cuda

spconv

参考博客：CIA-SSD
这篇博客中前面部分涉及spconv的安装，按照其过程安装即可。

cudnn

cudnn=8.0.2
参考教程：Linux系统CUDA10.2+CUDNN安装教程
安装的时候参考cudnn部分即可
这里关键的部分是验证cudnn的安装是否成功
大多数教程的验证：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

由于版本太高还是太低来着，这种方法对于8.0.2并不适用
正确的验证方式：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

gcc

由于gcc版本过高，还是用不了。
没办法，连gcc都得再装。
gcc=6.3
安装教程：ubuntu 20.04LST跌跌撞撞安装编译gcc6.3.0
其中的4个问题：

问题1：error: dereferencing pointer to incomplete type ‘struct ucontext’
问题2：sanitizer_platform_limits_posix.cc:158:23: 致命错误：sys/ustat.h：没有那个文件或目录
问题3：‘sigaltstack handler_stack’类型不完全，无法被定义
问题4：sanitizer_common/sanitizer_internal_defs.h:254:72: error: size of array ‘assertion_failed__1142’ is negative

这四个问题真的会原原本本按照顺序遇到，好在教程中说得详细，解决方法也是正确的。

按照教程中安装以后，出现了个小小的问题：我用update-alternatives --config gcc查看所有gcc版本的时候，并没有看到gcc6.3.0这个版本，但是目前确实是这个版本，之后不知道怎么改回去，寄

总结

python,torch,torchvision,cuda,cudnn,spconv,gcc, 总体上就配了这些 ~~，前三还好，后四有点小麻烦~~。至于numpy等，就简单多了，pip直接就能装（嫌慢的话，可以挂个镜像 https://pypi.douban.com/simple/ ）

配置ST3D环境