以python3.9，安装cuda 11.7、pytorch 2.0.1为例。

想必相当一部分朋友已经查阅过了大量的pytorch、pytorch3d安装帖。这里只介绍我常用的配置方法，不是汇总的介绍。

1.虚拟环境内安装cuda（非cudatoolkit）

假设你的设备已经安装了cuda环境，并且创建好了环境，激活

我的电脑（Windows）安装的cuda是12.1，我常用的AutoDL往往也都不是我想要的cuda版本，过去我常常在环境内安装cudatoolkit来让pytorch运行，不过这种安装方式，在虚拟环境的nvcc -V输出的还是设备的cuda版本。

这里介绍在虚拟环境内安装一个和你设备无关的cuda（Windows、Ubuntu），前往以下网址

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

可以查看到以下内容

conda install nvidia::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.3.0::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.3.1::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.4.0::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.4.1::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.4.2::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.4.3::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.4.4::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.5.0::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.5.1::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.5.2::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.6.0::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.6.1::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.6.2::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.7.0::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.7.1::cuda
conda install nvidia/label/cuda-11.8.0::cuda
conda install nvidia/label/cuda-12.0.0::cuda
conda install nvidia/label/cuda-12.0.1::cuda
conda install nvidia/label/cuda-12.1.0::cuda
conda install nvidia/label/cuda-12.1.1::cuda
conda install nvidia/label/cuda-12.2.0::cuda
conda install nvidia/label/cuda-12.2.1::cuda
conda install nvidia/label/cuda-12.2.2::cuda
conda install nvidia/label/cuda-12.3.0::cuda
conda install nvidia/label/cuda-12.3.1::cuda
conda install nvidia/label/cuda-12.3.2::cuda
conda install nvidia/label/cuda-12.4.0::cuda

选择自己需要的版本安装即可，再次输入nvcc -V，已经是新安装的cuda的版本了
对AutoDL：注意，在安装的东西的时候（conda install、pip install等等），你可能无法在开无卡模式的时候安装成功（可能爆内存等等问题），试试开卡跑

2.安装pytorch（手动下载安装）

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

按ctrl+f查找你想要的版本

以我的版本为例下载，Ubuntu下：

wget https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch-2.0.1%2Bcu117-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

若是Windows直接下载到方便的路径下，安装

pip install ./torch-2.0.1+cu117-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

验证安装好的torch是否可用

python

import torch
print(torch.cuda.is_available())

3.安装pytorch3d

Ubuntu下

pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git@stable"

Windows下

我的电脑上已经安装好了VS2022和相关环境，省略其它博文、帖子中已经提到过的依赖

以我的版本为例，下面是安装成功的方法

pip install --extra-index-url https://miropsota.github.io/torch_packages_builder pytorch3d==0.7.6+pt2.0.1cu117

这个方法可能只针对一些较新的版本，方法来自

https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/discussions/1752

我曾经试图下载源码安装，但是报错，按照其他方法去配置CUB，也没有成功，不知道是缺少了什么，搜了很久也解决不了，如果有人知道解决方法请告诉我

running build_ext
error: [WinError 2] 系统找不到指定的文件

如果您有其它好用的pytorch3d安装方法，请在评论区留言，谢谢