【代码工程】BEVFusion（北大+阿里）环境部署

系统：Ubuntu20.04

显卡：GeForce TITAN X

环境安装命令：

conda create -n bevfusion python=3.8 -y
conda activate bevfusion
pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html // 首先安装pytorch，服务器CUDA为11.2，因此向下兼容选择11.1的1.9.1的版本
pip install mmcv-full==1.4.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.9/index.html
// 其次安装mmcv-full，安装官方文档，后面需要选择对应的cuda和torch版本，否则后续会报错，另外，一开始我torch处输入的1.9.1，亲测虽然可以安装，但后续训练会报错，按照官方文档标准格式改为1.9，解决
pip install mmdet==2.20.0
pip install tqdm
pip install torchpack
pip install nuscenes-devkit
pip install mpi4py   
pip install ninja
pip install numba
// 顺次安装各种包

vim ~/.bashrc        
在安装openmpi之前，需要修改环境变量，在末尾添加OMPI_MCA_opal_cuda_support=true

conda install openmpi    // 使用conda安装openmpi

在执行setup之前，需要在setup第25行添加本机显卡对应的算力设置，否则CUDA算力在编译的时候没有匹配
本服务器为Ge TITAN X 对应算力为52
添加"-gencode=arch=compute_52,code=sm_52",

python setup.py develop // 最后安装mmdet3d，编译通过

至此完成环境的配置，按照官方提供指令执行：

torchpack dist-run -np 1 python tools/train.py configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/lidar/voxelnet_0p075.yaml

可以使用单卡训练Lidar