分享一下在Ubuntu 20.04系统上安装PyTorch3D的经验，尤其是当遵循官方教程却遇到安装困难时。PyTorch3D是由Facebook AI Research团队开发的，旨在支持与3D数据相关的深度学习任务，包括但不限于3D形状的建模、渲染和视觉理解。
准备工作
在安装PyTorch3D之前，首先需要确保您的系统已安装Python和pip。PyTorch3D对CUDA版本有特定要求，因此确认CUDA的安装路径和版本与PyTorch3D的要求相匹配是必要的步骤。
下载源代码
开始安装PyTorch3D之前，推荐从GitHub仓库下载源代码到本地。这可以通过克隆仓库或下载ZIP文件完成。下载完成后，解压（如果需要）并进入源代码目录。 然后使用pip install -e .命令，该命令会以编辑模式安装PyTorch3D。
遇到的问题
在安装过程中，我遇到了两个主要问题：系统响应变慢CPU使用率拉满以及安装后无法正常使用pytorch3d。这些问题可能由于在编译过程中进行了大量的计算任务，特别是当系统配置较低或CUDA配置不当时。
此外，还遇到了一些编译错误，这很可能是因为CUDA的路径没有正确设置。PyTorch3D依赖于特定版本的CUDA，如果系统中安装了多个版本的CUDA，需要确保CUDA_HOME环境变量指向PyTorch3D所需的CUDA版本。
解决方案
解决上述问题的关键步骤是在安装前正确设置CUDA路径。这可以通过导出CUDA_HOME环境变量来完成，如下所示：
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-<version> # Replace <version> with your CUDA version
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
这里的/usr/local/cuda-x.x应替换为您的CUDA安装路径。设置正确后，重新执行安装命令pip install -e .，应能顺利完成安装且使用。