Pytorch3D Linux环境下安装（踩坑）记录

文章目录

前言

一、准备工作

二、极简安装（Installing prebuilt binaries）

1.创建环境

2.安装Pytorch

3.安装两个核心库

4.（非必要）Tests/Linting and Demos 相关

5.安装Pytorch3D

三、手动安装（Building from source）

1.创建环境

2.安装Pytorch

3.安装两个核心库（手动安装）

4.安装CUB libaray

5.（非必要）Tests/Linting and Demos 相关

6.安装Pytorch3D（手动Build）

总结

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前言

因为代码迁移，在多个的环境下都安装过Pytorch3D。但是由于gcc、CUDA版本等问题，有的环境安装十分顺利，有的耗费了大量时间，这里我把遇到的各种情况（多种方法）都记录下来。

Pytorch3D官方指南如下：

pytorch3d/INSTALL.md at main · facebookresearch/pytorch3d · GitHub

其中内容写的还是大致清晰的，但是在有些地方写的比较冗杂，实际操作上并没有那么多内容。

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一、准备工作

官网给出了很多准备要求，在我的实际操作中（两种安装方式 installing prebuilt binaries / building from source），主要受到了以下限制：

1. gcc版本不宜过高，否则很可能在自己build Pytorch3D时出现各种各样的问题（我在使用9.x版本build时失败），个人推荐7.5（Pytorch3D官方要求gcc & g++ ≥ 4.9，对于Ubuntu 16.04默认gcc可能过低或现有gcc过高的情况，下载合适的gcc版本切换优先级即可）

2. CUDA版本尽量选择高版本，9.x有可能找不到合适的prebuilt 版本，个人推荐10.2

3. 在整个安装过程中版本之间限制比较繁杂，并且考虑到网络问题，个人成功配置（均在Ubuntu 16.04环境下）是

Installing prebuilt binaries: python=3.8 + pytorch=1.7.1 + cuda=10.2 + gcc=7.5 + pytorch3d=0.6.1 (conda 安装)

Building from source: python=3.8 + pytorch=1.6.0 + cuda=10.2 + gcc=7.5 + pytorch3d=0.6.1 (git clone 下载)

二、极简安装（Installing prebuilt binaries）

如果一切顺利（但愿），这就是最便捷的安装方法。

1.创建环境

命令如下：

conda create -n pytorch3d python=3.8
conda activate pytorch3d

2.安装Pytorch

命令如下：

conda install -c pytorch pytorch=1.7.1 torchvision cudatoolkit=10.2

顺便把Pytorch安装版本库贴在这里：

Previous PyTorch Versions | PyTorch

3.安装两个核心库

命令如下：

conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath

如果安装出现问题可以看第三节手动安装。

4.（非必要）Tests/Linting and Demos 相关

# Demos and examples
conda install jupyter
pip install scikit-image matplotlib imageio plotly opencv-python

# Tests/Linting
pip install black 'isort<5' flake8 flake8-bugbear flake8-comprehensions

5.安装Pytorch3D

# Anaconda Cloud
conda install pytorch3d -c pytorch3d

如果没有找到合适的，可以试试nightly版本

conda install pytorch3d -c pytorch3d-nightly

一般来讲，如果以上方式中conda在搜索时找不到合适的Pytorch3D prebuilt库（当然也可以试试官网中的pip 和 wheel安装），那就不要浪费时间解决问题直接选择自己build from source。

三、手动安装（Building from source）

如果出现了各种问题，可以试试以下方法。

1.创建环境

同第二节。

2.安装Pytorch

同第二节。

3.安装两个核心库（手动安装）

命令如下：

iopath

git clone https://github.com/facebookresearch/iopath
​​pip install -e iopath

fvcore

git clone https://github.com/facebookresearch/fvcore
pip install -e fvcore

手动安装在打包环境时可能不能迁移：

xxx$ conda pack -n pytorch3d
Collecting packages...
CondaPackError: Cannot pack an environment with editable packages
installed (e.g. from `python setup.py develop` or
 `pip install -e`). Editable packages found:

- /xx/fvcore
- /xx/iopath

4.安装CUB libaray

命令如下：

conda install -c bottler nvidiacub

手动安装方法不再赘述。 

5.（非必要）Tests/Linting and Demos 相关

同第二节。 

6.安装Pytorch3D（手动Build）

直接选择git clone到本地

git clone https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git

通过pip安装

cd pytorch3d
pip install -e .

或

通过setup.py安装

cd pytorch3d
python3 setup.py install

安装需要一点时间，如果中途不报错应该没有太大问题，如果build出现问题可以尝试更改gcc版本。

另外，可以使用官网的test命令测试build成功与否

cd pytorch3d/tests
python3 -m unittest discover -p *.py

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总结

安装Pytorch3D一定不要总认准一个方法，实在不行就赶快换另一种安装方式节省时间，debug是永远弄不完的。推荐顺序肯定是先Installing prebuilt binaries再试Building from source。