openpcdet环境配置-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ryontang/article/details/120730480

本文档详细介绍了如何在Linux环境下安装CUDA 10.1.243和CUDNN 7.6.5，以及如何通过pip和conda两种方式安装PyTorch。提供了官方安装文档链接、下载地址和具体步骤，包括conda配置加速源以及解决安装不匹配问题。此外，还涉及了spconv的安装、openpcdet环境配置以及TensorRT 6.0.1的安装方法。

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驱动，cuda，cudnn

cuda与cudnn

官方

安装文档
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#runfile-installation
安装包下载地址
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
安装cuda10.1.243，cudnn7.6.5

pip安装pytorch

https://blog.youkuaiyun.com/qq_37541097/article/details/114896215
通过网址直接下载轮子：
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pip与conda安装pytorch都ok
用pip安装甚至速度会更快一些，使用命令：
pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
提示安装不匹配：自己从官网下载whl文件本地安装

在这里插入图片描述

关于conda安装pytorch

因为源的原因，导致下载速度很慢
我们需要配置conda清华源，中科院源，阿里源
在conda里面装pytorch用conda install和pip install是同样的功能：
我最初装pytorch1.8通过这个命令成功：

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

后面通过pip也可以装：

pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

conda环境之外的cuda cudnn安装的是：
在这里插入图片描述
其实pytorch依赖的cuda自己已经通过conda环境中的cudatoolkit安装，但是在装openpcdet环境中的库安装需要用cmake使用外面的cuda编译。

openpcdet环境安装

requiments.txt
spconv:

装的是spconv1.2:
git clone XXX --recursive
然后按照spconv中的README,先编译再安装，没问题
sudo apt-get install libboost-all-dev
python setup.py bdist_wheel
cd ./dist

安装openpcdet

pip install -r requirements.txt
python setup.py develop

tensorrt的安装

首先还是按照官方文档，下载6.0.1.zip
解压后选择链接到 tensorrt/bin/lib
pip3 -m pip install cp36(记住你环境是哪个版本的选择哪个).whl(期间遇到一个库没有安装，直接搜索whl文件进行本地安装)