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
先来闲谈
第一次见识到英伟达的工程师是如此不负责，在Readme里面的安装版本引导简直就是一个大坑，你按照他描述的版本来进行安装保证编译出问题。
说实话这个项目的历史坎坷，之前这个项目的代码最初的版本是由 ClementPinard的FlowNetPytorch项目所复现的，胆大包天的英伟达工程师把别人的代码原封照搬，还把人家的LICENSE给改了…后来两边终于协商好了，所以，你会在readme的最下面，看到：
工具的版本
由于这份代码最开始的源码使用pytorch <0.4写的，所以他的readme里面也提到过，使用旧版的torch请回溯到18年的代码。但你万万不会想到，在readme上的0.4.1也是不对的，因为这份Readme是2018年更新的，而他最新使用了torch 1.0来开发，知道torch历史的人都知道这是0版本和1版本 是torch 的一个很大的分水岭。所以，下面请注意你的工具的版本，每一个版本都不能出错。
请务必遵循以下工具的安装顺序：
- VS2015 with update3
- CUDA10.0
- cdNN 对应 cuda10
- cu10版本的torch1.0.1
- torchvision 0.2.1
（1）为什么要使用vs2015 update3？**
涉及到这个项目所使用的cuda源码时需要VC14进行编译的，vs2017使用的vc15，vs2019使用的是vc16，update1以上对c11标准支持更好。
（2）为什么使用CUDA10.0？
首先使用torch1.0.1需要，其次，cuda9.2的某些部件安装会出现问题，曾经使用过cuda9以下版本的朋友应该知道挺多坑的，里面也有不少问题
源码编译（最多坑）
首先，进入到networks文件夹，
分别进入这三个文件：
都执行一下：
python setup.py install
如无意外，你会出现如下错误：
error C1021: 无效的预处理器命令“warning”
你需要打开：torch/torch.h然后把warning那段话删掉，这是因为Flownet2里面使用了旧版的torch.h头文件，但他在更新之后没有改成extension.h，这里问题不大，warning删掉就行。
好了，接下来，重新执行python setup.py install，如无意外你会遇到类似如下的问题：
error: more than one operator "==" matches these operands:
参考了很久以前一些在Linux下解决torch无法编译的博文，推测这是类似的原因，这是因为torch关于Half和cuda的头文件关于Half 的三元运算符定义重叠了，编译器不知道选择哪个进行编译，（这些是cuda9开发以前遗留的兼容问题），我们找到torch的源文件，对头文件进行修改，编译不适用cuda的头文件部分内容，操作步骤如下：
找到THCNumerics.cuh文件，一般来说在这个目录：'...\Python36\Lib\site-packages\torch\lib\include\THC\THCNumerics.cuh'
找到
static inline __host__ __device__ bool lt(at::Half a, at::Half b) { return a < b; }
static inline __host__ __device__ bool le(at::Half a, at::Half b) { return a <= b; }
static inline __host__ __device__ bool gt(at::Half a, at::Half b) { return a > b; }
static inline __host__ __device__ bool ge(at::Half a, at::Half b) { return a >= b; }
static inline __host__ __device__ bool eq(at::Half a, at::Half b) { return a == b; }
static inline __host__ __device__ bool ne(at::Half a, at::Half b) { return a != b; }
把以上这些代码注释掉。
然后编译，OK，至此，请保证你是按照我刚才的工具版本进行操作的。
资料下载
为了防止原版本代码在修改之后不能按照本教程进行实现，在这里放出我此时的代码版本。
我的 Flownet 代码：https://pan.baidu.com/s/1VEc_cXW6j7yVX-r0tBQJxA
提取码：qfqg
里面包含源码所需要的权重
vs2015 update3：ed2k://|file|cn_visual_studio_community_2015_with_update_3_x86_x64_dvd_8923246.iso|7633565696|605D19028916D09E1BFA2DABBD266FE9|/
cuda10+cudNN的离线安装包：…
torch 1.0.1的离线安装 whl： …
torchvision的安装命令：
pip install torchvision==0.2.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html