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前言

本人环境：RTX4090+CUDA11.8

配置计算机动画相关项目时遇到了pytorch3d的各种奇奇怪怪的问题，如：

1. ImportError: libc10.so: cannot open shared object file: No such file or directory(一般是因为安装pytorch3d步骤有误或版本不匹配)
2. 段错误 (核心已转储) (一般是因为安装pytorch3d步骤有误)
3. ImportError: libcudart.so.10.1: cannot open shared object file: No such file or dire(一般出现在用pip安装pytorch3d)

这里记录一下解决方法。

Pytorch3d安装

上述三种情况，基本都是因为pytorch3d安装过程有问题导致的版本不匹配等问题。我之前查了很多资料和方法都不行，最后发现不如直接重装解决的快。需要注意的是，这里的Pytorch3d安装方式我们要选择从仓库克隆下来直接安装。

一、安装基本环境

1.首先打开Github Pytoch3d安装教程网页:INSTALL.md

2.安装基本环境，这里红框里的内容改成你自己要用的pytorch版本：

如果之前已经安装过了pytorch就不用执行红框中的那行命令，直接执行以下命令：

conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath

3.根据自己的CUDA版本，选择如何安装cub:

由于我的CUDA版本大于11.7，所以我选择的是方法二进行安装，即进入英伟达的cub/releases网页，下载该压缩文件：

解压后，将export后面那一串指令的文件名改成你下载的版本即可，其他不变。

二、安装Pytorch3d

1.克隆相关文件并安装

2.根据自己的系统环境进一步setup

由于我是Linux环境，我就执行红框里的指令。至于是否进行test则看个人需求。我这边执行了test后发现大部分案例都是通过的(ok)，有几个还是fail了，但并不影响最终使用。

总结

自重新安装后，上述报错就解决了，之前用的是conda/pip等方法进行pytorch3d安装，才遇到了各种问题，这里建议直接从仓库里clone进行安装