前言
Pytorch3d 在windows上的安装不如Linux系统方便，因为要使用Cpython去编译C++的源码，在CUB、cuda等软件下，很容易出现问题，今天给大家带来一个安装方法和细节！
本方法支持windows10和win11系统，VS2022、VS2019等目前主流的系统和软件版本，在本机环境中，由于我是刚刚装的，所以除了CUDA都是最新版本，这里提前告诉下读者们。
pytorch3d编译安装
1.编译安装
1.1.前置依赖和软件环境（这里不讲cuda安装windows直接下载双击安装就行，环境PATH自动配置的）
如果没有conda环境，创建conda 环境 安装
conda create -n name python=3.9
conda activate pytorch3d
在环境中补充基本的软件包
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath
conda install jupyter
pip install scikit-image matplotlib imageio plotly opencv-python
pip install black usort flake8 flake8-bugbear flake8-comprehensions
1.2 重要软件版本安装 ——本机环境参考
- vs2022 && vs2019
- cuda11.7(11.8不要选就行，因为在11.8的代码重构了，在编译torch3d时候会有问题)
- conda torch安装，进入torch官网自行选择，我是cuda11.7选择如图
- CUB 选择最新的即可：（我选的CUB1.17，1.71.2 我都试过）
地址：https://github.com/NVIDIA/cub/releases
这里还是要看清版本对应的CUB，主要是你的CUDA版本，在官网查阅。
解压到你的指标目录后，在系统PATH中建立CUB_HOME ，引入路径：
- 点击pytorch3d 下载：pytorch3d 下载source包
我下的0.7.0最新的，也是要核对好了版本,我的torch是1.12.1，所以还是下了最新的。
1.3 安装编译和问题解决
- 打开pytorch3D文件下的，setup.py文件，将extra_compile_args = {“cxx”: [“-std=c++14”]} 修改为: extra_compile_args = {“cxx”: []};
- 编译步骤：打开windows的菜单：
一般VS会自动给你配好，不论VS什么版本，如果找不到一般在这里C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start
Menu\Programs|
=
打开后，进入到你的torch3d目录，然后激活你的conda环境，进行编译：
下面的问题一，你如果和我一样安装的新版本，那么必会遇到所以直接修改了再编译！
运行：
set DISTUTILS_USE_SDK=1
set PYTORCH3D_NO_NINJA=1
python setup.py install
等待编译完成，过程中可能会遇到如下问题：
问题一：
根据图中编译提示：我们打开你的cuda目录下：\include\thrust\system\cuda\config的代码,在74行加入提示的语句，如下修改：
问题二：
C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.7/include\cub/device/dispatch/dispatch_segmented_sort.cuh(379): error: expected a member name
3 errors detected in the compilation of "D:/research/code/pytorch3d/pytorch3d/csrc/pulsar/cuda/renderer.backward.gpu.cu".
renderer.backward.gpu.cu
切换CUB的版本和你的cuda没匹配，然后修改环境变量确定后，需要重启VS的命令行 重复上述的编译步骤，记得要重启命令行！
问题三：
error: namespace thrust::cub has no member DebugSyncStream
这个我是直接将11.8换成cuda11.7了 这个问题不常见，不过记录下，报错表面是语法问题，本质是cuda11.8的代码重构了部分。
问题四：
raise RuntimeError(message)
RuntimeError: Error compiling objects for extension
打开：\envs\torch-gpu\Lib\site-packages\torch\utils 下的cpp_extension.cpp文件，搜索 ‘ninja’ 然后将[‘ninja’,‘-v’]改成[‘ninja’,‘–version’]， 尝试切换CUB的版本把。如果你按照我的步骤，这个问题和问题二和问题三都是应该产生不了的。
安装完成：
