很久没写过关于环境配置的博客了，这次实在是因为，自己在是在OpenPCDet环境的配置上遇到坑了。一环扣一环，由于我的实验环境是ubuntu16.04，跟网上大多数教程环境不一样，所以遇到了很多版本不匹配问题。

实验环境

• Ubuntu 16.04
• RTX 2080
• CUDA 10.1

一、安装步骤

1. 安装之前

• 验证cmake版本

  cmake --version
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  cmake版本要大于等于1.13，不然后边的库的setup过程会报错。不要看网上的博客盲目执行pip install cmake或者apt-get autoremove cmake，这样会导致出一些额外的错误。我参考的是这篇博客进行cmake的升级。

• 验证cuda和cudnn是否安装好了
    先说一下我遇到的问题，因为这次的机子是我接手别人的，里边看似是cuda和cudnn都配置好了，但是后边运行的时候还是过不去。
    nvcc -V和nvidia-smi两个命令显示的cuda是不一致的，这个问题不大。主要看nvcc -V这条命令显示的cuda版本。nvidia-smi所显示的cuda是，这个台机器安装驱动所能带动的最大cuda版本，nvcc -V显示的cuda版本才是运行是的版本。一般来说nvidia-smi所显示的版本要高一些。但是，我这台机器nvcc -V所显示是10.2，nvidia-smi所显示的是10.1，本着能不改驱动就不改驱动的原则（担心ubuntu的黑屏），我把~/bashrc中的环境变量改成了10.1版本的。

  nvcc -V # 显示安装的cuda版本
  cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ## 显示安装的cudnn版本
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  参考资料：
  Ubuntu18.04+CUDA10.1+CUDNN7.6.5安装

• 下边所有库安装好之后，最好验证一下是否安装成功，成功后，再进行下一步，否则后边容易出错，且难定位。

2. 配置环境，安装需要的库

1. 创建虚拟环境

   conda create -n openpcdet python=3.7
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2. 进入该虚拟环境

   conda activate openpcdet
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3. 安装pytorch
   注：安装的是gpu版本，安装之后可以测试一下，torch是否能调用cuda。
   安装命令，建议去官网复制粘贴，不容易出现cuda和torch版本不匹配的问题。我没有换源，直接用下边的命令行，下载安装也非常快。

   pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
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4. 安装spconv
     这一步比较容易出现问题。目前spconv出了2.0以上版本，而spconv2.只支持cuda10.2以上版本，如果cuda版本合适，直接运行pip安装即可，像我的系统安装的是cuda10.1，只能老老实实下载原始的版本。
   找个文件夹，开始安装spconv1.2:

   #安装libboost
   sudo apt-get install libboost-all-dev
   # 下载spconv，并切换分支
   git clone -b v1.2.1 https://ghproxy.com/https://github.com/traveller59/spconv.git
   cd spconv
   # spconv项目中的third_party对应的目录中有三个文件夹是空的，删除了就行;
   #下载pybind11这个包替换掉空文件，并把pybind11放入
   cd third_party
   git clone https://ghproxy.com/https://github.com/pybind/pybind11
   cd .. #退回
   cd ./dist
   pip to install spconv-1.2.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl# 先检查一下dist里边的文件，有可能是空的
   python3 setup.py bdist_wheel
   #如setup.py这一步报错，可能需要你删掉build/ dist/ spconv.egg-info/，这几个文件夹之后再编译
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   如果你所用的机子，可以安装spconv2.x:

   方法一（pip安装）：
   pip install spconv-cu102 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   方法二（源码安装）：
   #cumm安装
   git clone https://ghproxy.com/https://github.com/FindDefinition/cumm
   cd ./cumm
   pip install -e .
   
   #spconv安装
   git clone https://ghproxy.com/https://github.com/traveller59/spconv
   cd ./spconv
   pip install -e .
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   cuda版本对应的spconv版本：
   
   验证是否安装成功：

   python
   import spconv
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   参考资料：
   spconv1.2.1安装指南
   python ~/.local/lib

3. 安装OpenPCDet

命令：

git clone https://ghproxy.com/https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.git
cd OpenPCDet
pip install -r requirements.txt 
python setup.py develop 
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注：numpy库不能太低，我的默认安装了1.16.0版本，后边报错信息不会直接显示numpy版本过低，而是显示No Module xxx，很难看出是numpy版本的问题。

验证pcdet是否安装成功：

python 
import pcdet
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参考资料
- OpenPCDet安装
- openpcdet环境配置
- 安装 open-mmlab /OpenPCDet并测试demo
- OpenPCDet v0.5版本的安装与测试

二、可视化部分

ros下的可视化，可以参考我另写的一篇博客。三维目标检测之ROS可视化

1. 安装可视化库

  首先需要安装可视化的库，mayavi或者open3d两者都可以，可以安装其中一个，也可以两个都安装，我在安装mayavi的时候一直有问题，转而安装open3d，下边以open3d为例。
  因为新版本不支持ubuntu16.04，所以我这里是指定的open3d版本号，这里要感谢这篇博客，之前没有考虑到open3d的版本选择跟ubuntu的版本号也有关系。如果不是ubuntu18.04及以上版本，open3d的版本就可以高一些了。

conda install -c open3d-admin open3d==0.9.0
pip install open3d-python
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注：open3d的安装用conda来安装，pip安装一直会出问题。

验证open3d是否安装成功：

python
import open3d
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如果有错误，可以到文中的第三部分（问题汇总），查看原因，可能是open3d版本不对，也可能是调用了~/.local中的open3d库。
参考资料：

• Open3D版本和Ubuntu的关系
• Ubuntu 16.04 安装 open3d

2. 测试

从官方下载，想要测试的网络模型。

将训练模型和测试的点云数据放在合适的位置，执行下边的命令。

python3 demo.py --cfg_file cfgs / kitti_models / pointpillars.yaml \
    --ckpt pointpillars.pth \
    --data_path $ {POINT_CLOUD_DATA}
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我用的数据是kitti数据集中的000000.bin，选用pointpillars来进行测试;
测试结果：
参考资料：
PointPillars点云检测在OpenPCDet推理代码详解

三、问题汇总

mayavi的问题：python3.8安装mayavi4.7.3

安装的顺序，安装的版本都有一定的要求，这几个的先后编译顺序不能颠倒。

pip install vtk==8.1.2 # 自动安装的vtk是9，会产生冲突
pip install mayavi==4.7.3
pip install PyQt5
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报错信息：

AttributeError: type object 'DialogCode' has no attribute 'Accepted'
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这个问题，我一直没解决，网上很多方法，在我的机子上都解决不了。
参考资料：

• python3.8安装mayavi4.7.3
• Conda安装mayavi
• python安装mayavi后报错AttributeError

Open3d的问题：

如果遇到类似下边的情况，大概率为open3d版本问题导致。
情况一:

AttributeError: 'open3d.geometry.PointCloud()' object has no attribute 'voxel_down_sample'
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情况二:

ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6: version `GLIBC_2.27' not found (required by /home/xxxx/xxxx/lib/python3.7/site-packages/open3d/open3d_pybind.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so)
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我在第二个问题上卡了一段时间，明明版本什么都对了呀，为啥运行demo.py的时候还是出错。
另外，因为我之前安装过open3d，所以在~/.local中有一个版本错误的open3d，在运行demo程序的时候，需要加上-s，-s可以让Python不去查找用户目录中的库。

python -s demo.py
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参考资料：

• open3d环境错误汇总
• 如何运行python而不在其模块搜索路径中包含~/.local/lib/pythonX.Y/sitepackages

运行demo时出错

情况一：段错误（核心已转储）

(pcdet) auto@auto-System-Product-Name:~/OpenPCDet/tools$ python demo.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pv_rcnn.yaml --ckpt pv_rcnn_8369.pth --data_path ../data/kitti/testing/velodyne/000008.bin 
2022-03-06 21:32:26,628   INFO  -----------------Quick Demo of OpenPCDet-------------------------
2022-03-06 21:32:26,628   INFO  Total number of samples:        1
/home/auto/anaconda3/envs/pcdet/lib/python3.7/site-packages/torch/functional.py:445: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at  ../aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:2157.)
  return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs)  # type: ignore[attr-defined]
2022-03-06 21:32:29,122   INFO  ==> Loading parameters from checkpoint pv_rcnn_8369.pth to CPU
2022-03-06 21:32:29,154   INFO  ==> Done (loaded 367/367)
2022-03-06 21:32:29,300   INFO  Visualized sample index:        1
段错误 (核心已转储)
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参考资料：

• 段错误（核心已转储）——运行PV-RCNN代码 python demo.py