前言

本人总共花了两个晚上+一个下午安装，中间因为各种版本错误、版本不兼容报各种奇奇怪怪的错，遂记录下来，也希望对想要安装PCDet的朋友有所帮助。如果你的版本和我有所出入，没关系，跟着我的过程选择适合自己的版本；如果你的cuda版本正是11.1，可以无脑跟着我的过程来。
查看cuda版本：用nvcc -V或nvcc --version。

个人环境一览

安装环境

操作系统：ubuntu 16.04.1 x86_64
CUDA驱动：11.1

安装的各版本

Python=3.8
torch=1.8.1+cu111
torchvision=0.9.1+cu111
torchaudio=0.8.1
spconv=cu111

1. 创建conda虚拟环境

1. conda create -n your-env-name python=3.8

   Python版本很重要：spconv2要求python版本>=3.6 < 3.9，PCDet要求python版本>=3.8。所以最后我只能选择3.8。

2. 进入创建好的conda虚拟环境：conda activate your-env-name

如果需要退出当前conda虚拟环境：conda deactivate
如果需要删除某个conda虚拟环境：conda remove -n your-env-name --all

2. 安装PyTorch

1. 确保进入conda虚拟环境后，输入：pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
2. 安装结束后，输入：python，进入python环境
3. import torch
4. 输入torch.cuda.is_available()，如果返回true，则说明PyTorch安装成功。

如果需要寻找其他版本，可以到PyTorch官网：PyTorch历史版本。在该页面使用快捷键ctrl+f寻找目的版本。

3. 安装spconv

1. 输入：pip install spconv-cu111
2. 安装结束后，输入：python，进入python环境
3. import spconv，如果import成功，则说明安装成功。

如果需要其他版本，可以到spconv官网：spconv

4. 安装PCDet

OpenPCDet GitHub官方

1. git clone https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.git
2. cd OpenPCDet
3. pip install -r requirements.txt
4. python setup.py develop
5. 安装没有报错后，输入python，进入python环境
6. import pcdet，如果import成功，说明安装成功。

5. 训练

单GPU训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pv_rcnn.yaml

多GPU训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pv_rcnn.yaml --launcher pytorch