Flownet2 NVIDIA pytorch最新安装教程 有效的避坑教程

Github 英伟达的 Flownet2-pytorch 项目地址：https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch

方案1：拿来主义：

计划2022年4月：我将自己重新复现一个Flownet2的代码仓库，纯用pytorch不参杂cuda-C的东西，以后安装编译就不用那么蛋疼了，望届时关注

训练预期和官方的相差太多，不开源了，省的误人子弟。

国庆假期闲来无事，顺便编译了一个windows上的whl包，环境配置最简单的方法就是拿来主义

可以直接拿我的编译好的whl，该三个whl的使用满足的环境：torch 1.12，cuda 11.3 或者 cu11.4，python 3.9，windows

链接：https://pan.baidu.com/s/1CAyMgHvZlsrJ19HhEyWlcg
提取码：h0ag

在该目录下，执行：
pip install -r all.txt

即可完成无痛安装

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方案2：任意版本下的必行的方案：

VC编译器的版本

• VS2015 with update3 (VC14)
• 可替代方案：适用于你的PC已经安装了其他版本的visua studio，比如2022，2019等，这些新版的vs会默认使用更新版本的vc builder，导致编译失败。你可以单独安装我共享的vc14 builder：链接：https://pan.baidu.com/s/1HMmIRe4ZJK57KiAVDkaN9Q
  提取码：rnwf

基本只需要正确安装VC14 builder，一切都是顺利的。

为什么要使用vs2015 update3？**
没办法，源码用的stdc11标准，这也是为什么即便你成功编译之后仍然出现很多warning的原因。

当然你可以尝试修改setup.py的C++标准，如果是在linux下使用gcc编译的情况下，你可能需要gcc 7以下的版本。