MinkowskiEngine安装避坑

【ubuntu】MinkowskiEngine安装

1. 简介

Minkowski 引擎是稀疏张量的自动微分库。它支持所有标准的神经网络层，例如稀疏张量的卷积、池化、反池化和广播操作。
因实验需要， 笔者先后在ubuntu18.04和Ubuntu20.04中配置了MinkowskiEngine，现将遇到的一些问题进行存档。所述内容仅供参考，如有不对的地方也请大佬指正。

2. 安装流程

笔者个人建议直接采用conda安装，具体安装步骤可以参照官网链接: MinkowskiEngine.

注意事项

有博主指出：要先安装pytorch再安装openblas-devel，而不是像官方这样，因为先安装openblas-devel，之后安装pytorch可能会报版本不兼容的错。但笔者安装openblas-devel后，原本环境中的pytorch失效，无奈只能卸载并重新安装的pytorch。因此建议先安装openblas-devel ，运行指令：

conda install openblas-devel -c anaconda # 安装依赖
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再安装pytorch,运行指令：

conda install pytorch=1.9.0 torchvision cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia
# -c anaconda/-c nvidia 表示从指定官网中下载，具体pytorch版本需要参照cuda版本
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其次，在执行安装MinkowskiEngine指令之前，需要配置ninja库以防止出现问题2，而官方文档并未指明。

pip install torch ninja
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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
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3. 避坑

g++与gcc问题

Cudn10.1\10.2需要指定版本>=7.4.0且<8，因此个人建议7.5.0；Cudn>=11.0时，没有特定要求。因此在cudn10.X的环境下需要执行：

export CXX=g++-7
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而在cudn11.X的环境下无需执行。
关于g++与gcc的配置与版本切换，可以参照下文 gcc/g++傻傻分不清？如何实现ubuntu多版本gcc/g++切换.

ninja: build stopped: subcommand failed.

ninja是一种编译工具，类似cmake，这里很爱使用ninja对torch库进行编译。出现上述报错往往是因为torch 、torchvision 、ninja版本问题，torch版本与ninja版本不匹配，无法满足对torch库的编译。
解决办法：安装最新版本的ninja:

pip install torch ninja
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参考博客：pytorch配置安装 ninja报错：ninja: build stopped: subcommand failed.（个人趟坑）.

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘

compute_86 是说当前 GPU 3090 的算力是 8.6，而当前 CUDA 11.0 不支持算力 8.6。
关于 GPU 算力和 CUDA 算力的关系是：CUDA 支持的最高算力要大于等于GPU本身的算力，CUDA 10.x 最高支持算力为 7.x，CUDA 11.x 最高支持算力为 8.x。
解决方案： 设置环境变量，降低算力要求。

# 打开配置文件
vi ~/.bashrc
# 在配置文件中添加如下一行
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.0"  # 因为是CUDA11.0，对应的算力为8.0
# 保存后source更新
source ~/.bashrc
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在更改算力时，有时需要把引号去掉，即：

export TORCH_CUDA_ARCH_LIST=8.0
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_31347869/article/details/123348901

raise RuntimeError(message) from e

RuntimeError: Error compiling objects for extension

很多同学的最后报错信息为“raise RuntimeError(message) from e RuntimeError: Error compiling objects for extension” ，如下图所示，但其错误原因往往是因为第二条和第三条，可以上翻报错信息进行查看。

安装过程卡顿、卡死

如果是个人电脑，CPU核数不够多的，安装之前先把并行安装的thread数降低，否则会导致进程卡死；即把setup.py文件内位于142行的MAX_COMPILATION_THREADS变量值从12改成4。若是实验室服务器配置比较好的可以忽略此步骤。