spconv安装在windows下

在 Windows 上安装 spconv 可能有些困难，因为 spconv 是一个基于 Linux 的库，需要在 Windows 上使用 WSL 或虚拟机来安装和运行。

以下是在 WSL 中安装 spconv 的步骤：

1. 安装 WSL，可以选择 Ubuntu 或其他 Linux 发行版；
2. 安装 CUDA 和 cuDNN；
3. 安装依赖库：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libboost-all-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler libgoogle-glog-dev libgflags-dev libhdf5-dev liblmdb-dev libopencv-dev libopenblas-dev libatlas-base-dev git

4. 克隆 spconv 代码库：

git clone https://github.com/traveller59/spconv.git --recursive

5. 编译安装：

cd spconv
python setup.py bdist_wheel
pip install dist/*.whl

以上步骤可能会因为不同的环境而有所不同，如果遇到问题可以参考 spconv 的文档或者在 GitHub 上提 issue 寻求帮助。

相关问题

windows下载spconv 1.2.1

你可以使用以下步骤在Windows上下载spconv 1.2.1：

1. 首先需要安装Git和CMake。你可以从官方网站下载并安装这两个工具：https://git-scm.com/和https://cmake.org/。

2. 打开命令提示符（CMD）或Git Bash终端，进入一个你希望将spconv源代码下载到的目录中，如：

   cd D:\Projects

3. 克隆spconv源代码仓库到本地：

   git clone --recursive -b v1.2.1 https://github.com/traveller59/spconv.git

这将下载spconv源代码到当前目录下的spconv文件夹中。

4. 进入spconv目录，并创建一个新的build文件夹：

   cd spconv
   mkdir build
   cd build

5. 使用CMake配置编译参数：

   cmake .. -DSPCONV_BUILD_CUDA=OFF -DSPCONV_BUILD_SHARED=OFF

这将设置编译选项，以便使用CPU进行编译。

6. 开始编译：

   cmake --build . --config Release

7. 安装spconv：

   cmake --install . --prefix "D:/spconv"

这将安装spconv到D:/spconv目录中。

现在你已经成功地下载和安装了spconv 1.2.1。你可以在你的Python项目中使用该库了。

window安装spconv-1.2.1

Spconv是一个用于神经网络3D点云数据的高效的Python库，它主要用于处理CUDA加速的动态图卷积操作。要在Windows上安装spconv-1.2.1，你需要具备以下几个条件：

1. **环境准备**:
- 安装Visual Studio（推荐最新版本，如VS 2019或更高）
- 需要有Python（建议使用Python 3.6+）
- **安装Python和pip** (如果你还没有安装):

     python get-pip.py
     pip install numpy cython

- **安装torch和cudatoolkit**:

     pip install torch==1.8.0 torchvision==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
     conda install cudatoolkit=10.1 -c nvidia

- **下载并安装spconv**:
使用pip安装特定版本的spconv:

     git clone https://github.com/traveller59/spconv.git
     cd spconv
     git checkout v1.2.1
     pip install .

3. **注意**:
- 如果你在Windows上遇到CUDA安装问题，可能需要从NVIDIA官网下载对应CUDA和cuDNN版本。
- Windows上对GPU编程的支持可能不如Linux稳定，某些高级特性可能会受限。