kaggle上复现CT3D

CT3D安装spconv需要1.2.1，直接pip install spconv安装的2.x版本，会报错spconv缺少"SparseModule"，这是版本之间的差异问题，换成1.2.1版本即可

在kaagle上安装spconv1.2.1，尝试改变cuda版本，cmake版本，pytorch版本等方法，发现一直无法编译安装spconv1.2.1，在python setup.py bdist_wheel编译过程中报错缺少"cuhash"与"spconv"，故本次kaggle安装spconv1.2.1用的是whl文件直接pip isntall安装，用此方法的前提是cuda版本要严格对应（环境的cuda11.0，则whl文件的也应为cuda11.0）

 1.安装spconv

(1)查看pytorch与cuda版本

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)

 

 （2）安装pytorch1.7.1（与whl文件相同的环境，cuda版本一定要与kaggle自带的对应）

pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

(3)直接pip install whl安装spconv (cuda11.0 torch1.7.1的轮子)

cp -r /kaggle/input/spconvnew1/spconv-1.2.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl /kaggle/working 
pip install /kaggle/working/spconv-1.2.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

（4）配置CT3D环境 

cp -r /kaggle/input/ct3dpp/CT3D /kaggle/working
cd /kaggle/working/CT3D
pip install -r requirements.txt
!python setup.py develop

 （5）训练

cd tools
!python train.py --cfg_file ./cfgs/kitti_models/pillar_ct3d.yaml --batch_size 1 --epochs 1

ps:spconv的.whl文件由google colab生成