痛苦装库记录

感觉下别人的开源代码，并尝试跑通，真的非常痛苦，尤其是一些库死活安装不成功，感觉在浪费生命，于此记录一下

torchsparse

这是一个一个用于处理稀疏张量的PyTorch扩展库，通常用于3D点云处理和相关任务，torchsparse

我一直安装不成功，因为缺少了文件：

/data/torchsparse/torchsparse/backend/hashmap/hashmap_cpu.hpp:7:10: fatal error:
 google/dense_hash_map: No such file or directory                               
    7 | #include <google/dense_hash_map>

解决方法：

conda install google-sparsehash -c bioconda
export PATH=/home/sunzheng/miniconda3/envs/{name}/include:$PATH

flash_attn

flash-attention

去github release中找对应的whl文件

wget https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.7.3/flash_attn-2.7.3+cu11torch2.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
pip install flash_attn-2.7.3+cu11torch2.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

cu11：表示cuda11.x版本（cu12表示cuda12.x版本）
torch2.1
cxx11
abiFALSE
cp310：cpython版本，与python版本一致

pytorch3d

conda create -n pytorch3d python=3.11
conda activate pytorch3d
conda install nvidia/label/cuda-12.4.0::cuda-toolkit
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git"

pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git@stable"

O-CNN

这个库一大问题是使用了cuda10.2，这个版本的cuda只支持GCC7，需要先对gcc进行降级

pymeshlab

如果python版本<=3.10，需要安装2022版本

pip install pymeshlab==2022.2.post3

vllm

pip install vllm --no-deps

pip install -U "git+https://github.com/vllm-project/vllm.git"