OpenPCDet环境配置

00实验环境
·Ubuntu 16.04,·RTX 2080,·CUDA 10.1,01安装步骤
1.1 安装之前
1.1.1 验证cmake版本
cmake版本要大于等于1.13，不然后边的库的setup过程会报错。不要看网上的博客盲目执行pip install cmake或者apt-get autoremove cmake，这样会导致出一些额外的错误。我参考的是这篇博客进行cmake的升级。
1.1.2 验证cuda和cudnn是否安装好了
先说一下我遇到的问题，因为这次的机子是我接手别人的，里边看似是cuda和cudnn都配置好了，但是后边运行的时候还是过不去。
nvcc -V和nvidia-smi两个命令显示的cuda是不一致的，这个问题不大。
主要看nvcc -V这条命令显示的cuda版本。nvidia-smi所显示的cuda是，这个台机器安装驱动所能带动的最大cuda版本，nvcc -V显示的cuda版本才是运行是的版本。
一般来说nvidia-smi所显示的版本要高一些。但是，我这台机器nvcc -V所显示是10.2，nvidia-smi所显示的是10.1，本着能不改驱动就不改驱动的原则（担心ubuntu的黑屏），我把~/bashrc中的环境变量改成了10.1版本的。
下边所有库安装好之后，最好验证一下是否安装成功，成功后，再进行下一步，否则后边容易出错，且难定位。
1.2 配置环境，安装需要的库
1.2.1 创建虚拟环境
1.2.2 进入该虚拟环境
1.2.3 安装pytorch
注：安装的是gpu版本，安装之后可以测试一下，torch是否能调用cuda。
安装命令，建议去官网复制粘贴，不容易出现cuda和torch版本不匹配的问题。我没有换源，直接用下边的命令行，下载安装也非常快。
1.2.4 安装spconv
这一步比较容易出现问题。目前spconv出了2.0以上版本，而spconv2.只支持cuda10.2以上版本。
如果cuda版本合适，直接运行pip安装即可，像我的系统安装的是cuda10.1，只能老老实实下载原始的版本。
找个文件夹，开始安装spconv1.2>

验证是否安装成功>
命令>
注：numpy库不能太低，我的默认安装了1.16.0版本，后边报错信息不会直接显示numpy版本过低，而是显示No Module xxx，很难看出是numpy版本的问题。
验证pcdet是否安装成功>
ros下的可视化，可以参考我另写的一篇博客。三维目标检测之ROS可视化,2.1 安装可视化库
首先需要安装可视化的库，mayavi或者open3d两者都可以，可以安装其中一个，也可以两个都安装。
我在安装mayavi的时候一直有问题，转而安装open3d，下边以open3d为例。
因为新版本不支持ubuntu16.04，所以我这里是指定的open3d版本号，这里要感谢这篇博客，之前没有考虑到open3d的版本选择跟ubuntu的版本号也有关系。
如果不是ubuntu18.04及以上版本，open3d的版本就可以高一些了。
注：open3d的安装用conda来安装，pip安装一直会出问题。
验证open3d是否安装成功>
如果有错误，可以到文中的第三部分（问题汇总），查看原因，可能是open3d版本不对，也可能是调用了~/.local中的open3d库。
tools/demo.py文件中，优先使用的是open3d，如下图所示，如果想要用mayavi这个库的话，需要把try部分删了，只用except里边的部分。

2.2 测试
从官方下载，想要测试的网络模型。

将训练模型和测试的点云数据放在合适的位置，执行下边的命令。
测试结果>

03问题汇总
3.1 mayavi的问题：python3.8安装mayavi4.7.3
安装的顺序，安装的版本都有一定的要求，这几个的先后编译顺序不能颠倒。
3.2 Open3d的问题：
如果遇到类似下边的情况，大概率为open3d版本问题导致。
情况一>
情况二>

我在第二个问题上卡了一段时间，明明版本什么都对了呀，为啥运行demo.py的时候还是出错。
另外，因为我之前安装过open3d，所以在~/.local中有一个版本错误的open3d，在运行demo程序的时候，需要加上-s，-s可以让Python不去查找用户目录中的库。
如何运行python而不在其模块搜索路径中包含~/.local/lib/pythonX.Y/sitepackages,3.3 运行demo时出错
情况一：段错误（核心已转储）