MinkowskiEngine安装与配置指南

1. 项目基础介绍

MinkowskiEngine 是由NVIDIA开发的一个针对稀疏张量的自动微分神经网络库。它支持所有标准的神经网络层，如卷积、池化、反池化和广播操作。该库主要用于处理高维稀疏数据，如3D感知、配准和统计数据等，是3D对象表面卷积的首创。

主要编程语言：Python、C++

2. 关键技术和框架

• 自动微分：允许对神经网络进行自动求导，便于优化和训练。
• 稀疏张量处理：针对稀疏数据集进行优化，提高效率和减少内存使用。
• 标准神经网络层：实现了包括卷积、池化在内的多种网络层，适用于多种网络架构。
• GPU加速：利用NVIDIA CUDA技术进行GPU加速，提高计算性能。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Ubuntu 14.04 或更高版本
• CUDA：版本 10.1.243 或更高，并且与PyTorch使用的CUDA版本一致
• PyTorch：版本 1.7 或更高
• Python：版本 3.6 或更高
• Ninja：用于安装
• GCC：版本 7.4.0 或更高

安装步骤

通过pip安装

1. 首先安装PyTorch，请遵循官方安装指南。
2. 安装必需的依赖项：

   sudo apt install build-essential python3-dev libopenblas-dev
   

3. 安装PyTorch和Ninja：

   pip install torch ninja
   

4. 安装MinkowskiEngine：

   pip install -U MinkowskiEngine --install-option="--blas=openblas" -v --no-deps
   

通过Anaconda安装

1. 安装Anaconda，请遵循官方文档。
2. 创建并激活conda环境：

   conda create -n py3-mink python=3.8
   conda activate py3-mink
   

3. 安装必需的依赖项：

   conda install openblas-devel -c anaconda
   

4. 安装PyTorch和CUDA工具包：

   conda install pytorch=1.9.0 torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch -c nvidia
   

5. 设置C++编译器并安装MinkowskiEngine：

   export CXX=g++-7
   pip install -U MinkowskiEngine
   

完成以上步骤后，您应该已经成功安装了MinkowskiEngine，可以开始您的稀疏张量计算任务了。如果在安装过程中遇到任何问题，请查看项目的安装维基页面或向GitHub问题页面报告。