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前言
Ubuntu16.04系统下基于pytorch的代码环境需要配置pointnet2_ops_lib。笔者虚拟环境配置为Ubuntu16.04、pytorch1.8.2、cuda11.1、python3.6。pointnet2_ops_lib源码来自
erikwijmans/Pointnet2_PyTorch
，配置要求在作者书写的README里说得很清楚了，仔细阅读。总体来说，虚拟环境里缺啥装啥，记录下遇到的问题及解决方法。
一、No module named ‘pointnet2_ops’
刚开始跑代码的时候，报错：No module named ‘pointnet2_ops’，搜索以后才知道这个计算子需要单独配置。在上述链接处下载代码压缩包Pointment2_PyTorch-master.zip，解压后放入相关代码文件夹里。
进入创建好的虚拟环境（笔者：py36_pt182），cd到pointnet2_ops_lib文件夹所在目录（笔者：/EdgeDetect/Pointment2_PyTorch-master），运行命令：
pip install -r requirements.txt
缺啥装啥。
二、Failed building wheel for grpcio
requirements.txt里前面需要的依赖包，查漏补缺，几乎用pip install都能解决，笔者遇到的第一个非pip install可以解决的问题：Failed building wheel for grpcio。
解决办法：笔者的pip版本比较低，version 9.0.1，终端上一直有黄色字体提醒我升级pip版本，我就尝试升级了下pip版本：
pip install --upgrade pip
然后再继续install requirements.txt，这里已经安装过的模块，会显示requirement already satisfied，会继续往下跑代码。
pip版本升级后，就可以下载grpcio了。
三、nvcc fatal: Unknown option ‘-generate-dependencies-with-compile’
本来一路顺畅，突然一大片红字出现，找了半天才看到问题：nvcc fatal: Unknown option ‘-generate-dependencies-with-compile’ 和 RuntimeError: Error compiling objects for extension。
原因：
虚拟环境使用anaconda配置的是cudatoolkit11.1.74，笔者Ubuntu本地local cuda 软链接指向的是cuda8.0，所以在编译的时候（runtime）出错了。需要将本地cuda软链接指向cuda11.1。
解决方法：
参照
Ubuntu16.04装CUDA和cuDNN
下载cuda11.1.1(这是笔者需要的版本)，安装步骤有区别。参考
Ubuntu18.04安装CUDA11.0 Installation failed. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.
来安装。
这里填写accept。
这里用回车键取消driver前的X。
方向下键选Install，回车。
安装cuda11.1成功。安装后，cd到local查看下cuda文件夹（会有cuda11.1文件夹）和目前软链接指向（‘stat cuda’）。
接下来更改cuda软链接指向cuda11.1。
sudo rm -rf /usr/local/cuda #删除软链接
sudo ln -s /usr/local/cuda-11.1 /usr/local/cuda #重新建立指向cuda11.1的软链接
查看此时的cuda软链接指向。
最后，全程就没问题啦~~
Successfully！！！！！
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cuda和cudatoolkit
，这里说得很清楚二者的关系以及使用多版本cuda的方法。 -
给虚拟环境指定cuda，看了下，感觉很高级，但是没尝试，mark。
【引路帖】【conda虚拟环境】【cuda】多个cuda版本路径切换
；
给虚拟环境指定cuda