MinkowskiEngine安装总结

MinkowskiEngine（ME）是计算稀疏张量常用的库，但是官方文档里安装这个库的坑还是蛮多的。本来看到CVPR2022的REGTR这篇文章想先看看作者模型的实际效果怎么样，结果环境配置这一块就折腾好几天，从cuda11.1到cuda11.3都尝试了一遍，最后总结出一些安装心得。（现在配这个环境我真的是熟练工2333）

准备工作

安装合适的cuda

安装ME之前先确定cuda版本，建议使用cuda11.1，这是多次尝试之后最靠谱的版本！安装不同版本的cuda这一参考我同门兄弟的这篇安装指南：

https://www.cnblogs.com/nrocky/p/13767316.html

查看cuda版本：

nvcc -V

输出：

 

现在就OK了，是cuda11.1。注意：nvidia-smi里面看到的驱动cuda版本你可以理解成能支持的最高cuda版本。

比如我这里驱动最高支持的就是cuda11.6。

另一个是gcc/g++的版本，不能过高，否则安装ME库的时候也无法编译,官方要求版本>=7.4.0，实际使用7.5.0到8.0.1都没问题，建议不要高于9.5.0。

切换不同版本的gcc/g++

先安装gcc/g++：

sudo apt install gcc-7
sudo apt install g++-7

更换gcc/g++版本：

rm /usr/bin/gcc  #删除现有的gcc
ln -s /usr/bin/gcc-7 /usr/bin/gcc  #更换gcc
rm /usr/bin/g++  #删除现有的g++
ln -s /usr/bin/g++-7 /usr/bin/g++  #更换g++

#查看gcc/g++版本
gcc --version
g++ --version

输出：

 

安装MinkowskiEngine

conda create -n me python==3.8  #创建conda虚拟环境
conda activate me  #激活虚拟环境

接下来就是一个坑了，官方文档让你先安装依赖再安装pytorch，这里务必先安装pytorch，然后再安装依赖，经过我多次尝试，最合适的pytorch版本就是1.9.0和1.9.1最新版本的pytorch也会出问题。

conda install pytorch=1.9.0 torchvision cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia  #安装pytorch
#测试一下，确保cuda可以使用
python
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> quit()

pip install ninja  #官方文档没说，这里依赖还需要安装ninja库
conda install openblas-devel -c anaconda  #安装依赖

 因为github经常连不上而且速度慢，所以考虑通过本地进行安装，MinkowskiEngine官方地址：

https://github.com/NVIDIA/MinkowskiEngine

执行安装：

cd MinkowskiEngine
python setup.py install --blas_include_dirs=${CONDA_PREFIX}/include --blas=openblas

安装完成之后测试一下是否能正常导入MinkowskiEngine：

python
>>> import MinkowskiEngine as ME
>>> print(ME.__version__)
0.5.4

到此MinkowskiEngine安装完毕。