Xavier 运行 SECOND点云目标检测网络（一）

太难了

在Xavier上编译各种东西实在是太难了！！！！

记录一下吧：
首先说一下搭建成功的环境：
Ubuntu 18.04
Pytorch 1.3.0
python 3.6.9
numpy 1.17.4
numba 0.44…1
llvmlite 0.29.0
Cmake 3.13.2
CUDA： 10.0
cuDNN：7.5

Second.pytorch GIT地址

安装步骤：

在给Xavier刷完机之后，首先是安装Cmake，要进行源安装，然后运行./boostrad那个,然后sudo make && make install。
需要将你的cmake路径添加到环境变量中去

export PATH=$PATH:/your_camke_path/

Pytorch和Torchvision，但是torch貌似需要numpy。
这里先做的是按准个pip，我使用的是pip3，因为我的python是3.6.9。
然后我们就可以pip3来安装各种东西了，但是大家注意，有很多东西pip3安装不了，那我们就可以用apt-get 来安装，在使用PIP的时候我们可以制定pip的源：
如下：

阿里源
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
豆瓣
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple/
清华大学
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

需要pip安装的东西：
在安装numba前要安装一些依赖：

sudo apt-get install llvm-7

查看llvm的路径（执行下面命令后会在终端显示llvm的安装路径）：

which llvm-config-7

执行以下命令：

export LLVM_CONFIG=/usr/bin/llvm-config-7
pip3 install llvmlite==0.29.0
pip3  install numba==0.44.1

到此，如果安装没问题的话，在python环境下看能否import numba成功，可以的话说明已经安装成功，接下来在.bashrc下面添加导出路径。

export NUMBAPRO_CUDA_DRIVER=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libcuda.so   # (set your Xavier cuda lib path)
export NUMBAPRO_NVVM=/usr/local/cuda/nvvm/lib64/libnvvm.so # set your libnvvm path
export NUMBAPRO_LIBDEVICE=/usr/local/cuda/nvvm/</