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SpConv是一个稀疏卷积库，在点云相关的深度学习算法中用的比较多。由于目前官方升级到了2.0，然而有些算法（比如审稿人要我复现的Cylinder3D）仍需要用到1.2.1版本，因此本人花了亿点点时间折腾了一下。。。
本机安装cuda+cudnn+pytorch（pytorch应该可以在虚拟环境中装，有兴趣的通知可以尝试一下）
现在anaconda已经支持直接命令行安装cuda和cudnn了，因此很多人（包括我）直接用那个装完了事。然而编译1.x版本的SpConv库遇到的最大的问题也正是这个。
我用anaconda折腾了两天，总是会有奇奇怪怪的问题，有几次虽然编译过了但到运行代码的阶段也会莫名出错。下载别人编译好的版本照着其描述的环境安装虽然可以，但代码运行时还是有问题。于是最后还是回归最原始的cuda+cudnn的安装方法。
下面就简单介绍一下：
到英伟达官网查看下载cuda
官网：https://developer.nvidia.com/cuda-11.1.0-download-archive
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
下载cuda对应的cudnn并安装
得到cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz后解压缩，随后执行以下代码（注意自己的cuda版本）：
# 复制cudnn头文件
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.1/include/
# 复制cudnn的库
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.1/lib64/
# 添加可执行权限
sudo chmod +x /usr/local/cuda-11.1/include/cudnn.h
sudo chmod +x /usr/local/cuda-11.1/lib64/libcudnn*
安装pytorch（注意这里用的CUDA11.1，另外应该也可以创建一个conda的虚拟环境来安装）
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
检查cuda和cudnn是否安装成功
# 检查cuda和cudnn是否安装成功的代码
import torch
# 若正常则静默
a = torch.tensor(1.)
# 若正常则静默
print(a.cuda())
# 若正常则返回 tensor(1., device='cuda:0')
from torch.backends import cudnn
# 若正常则静默
print(cudnn.is_available())
# 若正常则返回 True
print(cudnn.is_acceptable(a.cuda()))
# 若正常则返回 True
print(torch.cuda.is_available())
# 返回GPU的数量
print(torch.cuda.device_count())
添加cuda相关的环境变量到终端中
gedit ~/.zshrc
把下面的语句添加到文件的尾部
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
export PATH="/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.1
检查nvcc是否安装成功
nvcc -V
安装cmake
sudo apt-get install cmake
安装boost
sudo apt-get install libboost-all-dev
下载spconv1.2.1代码
git clone -b v1.2.1 https://github.com/traveller59/spconv.git --recursive
编译spconv1.2.1代码
python setup.py bdist_wheel
编译成功的话会在dist文件夹下生成一个spconv-1.2.1-xx-xx-xx.whl文件，这个文件就是我们要的，在需要安装spconv1.2.1的环境执行如下命令：
pip install spconv-1.2.1-xx-xx-xx.whl
即可完成安装。