pytorch3d的安装方式(Co-SLAM环境：cu118+torch2.1.0)

最新推荐文章于 2025-04-22 20:12:32 发布
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分类专栏： NeRF and SLAM 文章标签： 神经网络 深度学习 pytorch
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在pip，conda安装失败情况下，可以选择本地安装方式 ！！！！！

【MotionCap】The detected CUDA version (11.3) mismatches the version that was used to compile
突围
06-28 644
MotionCap
LiDAR4D docker 复现
weixin_46116156的博客
04-23 1041
docker中安装conda与本机安装没有区别。运行bash run_kitti_lidar4d.sh后开始训练数据(我还以为是直接有pt文件可以直接输出，难道是nerf里面不能直接使用.pt文件么，本人也是对于整个python以及nerf一窍不通，哈哈)，这是正常的情况么？​ 在运行的时候提示了本机安装的cuda11.3与conda中使用的cuda12.1不匹配，故删除cuda11.3，再次运行时提示nvcc: not found，个人感觉应该是没有cuda导致，在本机重新安装cuda11.8。
Windows 安装 pytorch3d
03-01 852
Windows 安装 pytorch3d 首先安装pytorch，我安装的是 python 3.8 + cuda 10.2 + pytorch 1.7.1 + torchvision 0.8.2 + cub 1.10.0 其中，cudnn和cudatoolkit与cuda的版本一致的，cub直接conda是不行的，需要从github上下载release，再在环境变量里添加CUB_HOME 作者：胡写含 链接：https://www.jianshu.com/p/ffd696866469 来源：简书
点云数据处理 环境安装 Pytorch3D（windows + Python 3.6）
weixin_51143058的博客
11-15 2136
点云数据处理 环境安装 Pytorch3D（windows + Python 3.6）超详细安装过程
【安装部署】Linux下最简单的 pytorch3d 安装
最新发布
风巽·剑染春水的博客
04-22 630
Linux下最简单的 pytorch3d 安装
PyTorch3D 安装
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minwtoi的博客
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pytorch3D安装
安装pytorch3d
m0_53259482的博客
12-14 1413
完全按照这个教程安装可能会遇到很多问题，因此需要补充一些细节。安装这个的前提是已经安装了pytorch。
pytorch3d安装
wangfh7的博客
11-16 1031
pytorch3d安装，亲测有效
torch-2.3.1+cu118-cp38-cp38-linux-x86-64.whl
10-28
更多：https://download.pytorch.org/whl/torch/
pytorch3d的安装
xiaofeng
07-26 981
在这个网址中，下载对应的pytorch3d安装包。下载完成后使用下面命令进行安装。
在Win10安装pytorch3d
qq_47183165的博客
04-07 1046
这是一个为使用Pytorch的3D计算机视觉研究提供的高效可重用的组件以上是对于这个包的简要介绍，需要了解更多，可以点击。
windows安装pytorch3d
qq_41327049的博客
09-15 341
1、打开终端输入：2、进入文件夹安装：
关于pytorch3d的安装
xiao_ZHEDA的博客
12-26 1333
pytorch3d的安装
pytorch3d（和cuda、pytorch）在Windows、Ubuntu的conda虚拟环境内安装（24年3月）
qq_62341322的博客
03-23 2761
以python3.9，安装cuda 11.7、pytorch 2.0.1为例。想必相当一部分朋友已经查阅过了大量的pytorch、pytorch3d安装帖。这里只介绍我常用的配置方法，不是汇总的介绍。
pip install torch==2.1.0+cu118
weixin_55178456的博客
02-17 8419
pip install torch==2.1.0+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
安装pytorch3d 好用
qq_45286494的博客
12-06 567
检查自己是否已经存在一个不能用的pytorch3d,2、若基于cuda，需通过下面这个命令安装所需要的库。1、创建conda python3.9的虚拟环境。访问官方教程，跟着做，不要相信小道链接。3、安装pytorch3d。
flash-attn torch2.1.0
03-18
<think>好的，用户的问题是关于如何安装或实现与PyTorch 2.1.0兼容的FlashAttention。我需要先了解FlashAttention的当前版本和PyTorch的兼容性情况。首先，我应该检查FlashAttention的官方文档或GitHub仓库，看看他们是否明确支持PyTorch 2.1.0。通常，像这样的库会有版本发布说明，列出支持的PyTorch版本。 接下来，用户可能已经尝试直接安装FlashAttention，但遇到了版本冲突的问题。这时候需要考虑安装特定版本的FlashAttention，或者从源码编译以适应PyTorch 2.1.0。另外，可能还需要注意CUDA版本是否匹配，因为PyTorch和FlashAttention都对CUDA有依赖。 然后，我应该回顾社区中的常见解决方案，比如在GitHub的issue部分查找类似的问题，看看是否有其他用户遇到相同的问题并找到了解决方法。例如，可能需要使用开发分支的代码，或者应用某些补丁来兼容PyTorch 2.1.0。 另外，用户可能需要调整安装命令，比如指定PyTorch的版本或使用--no-build-isolation选项来避免自动下载不兼容的PyTorch版本。同时，确保安装正确的依赖项，如ninja和packaging，这些可能在编译过程中需要。 最后，提供验证安装是否成功的步骤，比如运行简单的测试代码，确认没有报错并且能够正确导入和使用FlashAttention的功能。如果用户遇到问题，建议查看详细的错误日志，并参考相关的文档或社区讨论进行故障排除。</think>### 如何安装与PyTorch 2.1.0兼容的FlashAttention？ #### 步骤1：确认版本兼容性 FlashAttention的官方实现通常需要与PyTorch版本严格匹配。根据社区反馈，PyTorch 2.1.0可能需要特定版本的FlashAttention。例如： - FlashAttention v2.x.x 需要 PyTorch ≥2.0.0[^1] - 若直接通过`pip install flash-attn`安装失败，可尝试从源码编译。 #### 步骤2：安装依赖项 确保系统中已安装以下工具： ```bash sudo apt-get install ninja-build # 编译加速工具 pip install packaging # 版本管理库 ``` #### 步骤3：通过源码安装 推荐使用以下命令指定PyTorch版本并禁用隔离编译： ```bash pip install flash-attn --no-build-isolation \ --config-settings "--build-option=--cuda-architecture=compute_80" \ --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 此处假设CUDA版本为11.8（与PyTorch 2.1.0默认CUDA版本匹配），若使用其他CUDA版本需调整`cu118`后缀。 #### 步骤4：验证安装 在Python中执行以下代码： ```python import flash_attn print(flash_attn.__version__) # 应输出类似2.1.0的版本号 ``` #### 已知问题与解决方案 1. **CUDA架构不匹配**：通过`--cuda-architecture=compute_xx`指定GPU计算能力（如NVIDIA A100需`compute_80`） 2. **PyTorch版本冲突**：显式安装PyTorch 2.1.0后再编译： ```bash pip install torch==2.1.0 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ```
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