这时候刚开始配置。也就是一开始用了python3.8，对于高等级的pytorch不方便，后来换成3.9就好了。在RTX3090上，CUDA最低也要11.1，对应的pytorch也更高，所以尽量用python3.9。
然后就是 MinkowskiEngine 和 pytorch3d 的安装。
MinkowskiEngine 用的是这个教程：链接。
编译过程遇到bug，nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘。
解决方法：在命令行输入export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.0"后，再编译。
一开始我输入的是 export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5"，其实对于RTX3090来说，这个是错误的，应该是8.0。详细原因后面会解释。
pytorch3d一开始参考官方github，按上面说的要整一大堆好几步，特别麻烦。我下载完之后编译，又没用。搞了半天，最后尝试conda install pytorch3d，居然就可以了。
这里给官方的github指引一个差评。
不过，conda install pytorch3d 这个并不准确。正经的做法应该是，进入conda的官网 https://anaconda.org/，搜索pytorch3d，在那里会有正经的命令指导（也是一行命令就搞定）。
这样配置完之后，兴冲冲去运行 sh scripts/train_kitti_det.sh，发现数据集不对。原来还要自己下载数据集。
数据集配置
KITTI官网特别难连接，即使科学上网，也还是无法下载。尝试用wget也没用。最后，还是在百度云上找到的资源。
在这里为后来人做一个分享。
链接：https://pan.baidu.com/s/1srmHOuUJb6eKoQ-vJ-dzOQ
提取码：t5ec
解压之后是80G左右，请预留空间。
一共要下载三个文件，除了这个最大的，还有两个。不过这两个只有1M左右，我也忘了我是怎么下的了，反正这种小文件很好下（好像是直接官网下的？反正这个没用到云盘）。
把三个文件解压后，放在各自的位置上（工程的github上有图展示他们的文件结构），这样数据集就搞定了。
漫长踩坑
继续去跑 sh scripts/train_kitti_det.sh，报错：
UserWarning: resource_tracker: There appear to be 6 leaked semaphore objects to clean up at shutdown warnings.warn('resource_tracker: There appear to be %d '
解决方案请直接往下拉。这中间记录我的 debug 历程，如果你跟我的问题其实不同，有这个思路可以帮助你查出自己的问题。
去谷歌这个的成因，大多数是说你的 batchsize 太大，numworker 太多，加载的东西太多，内存爆了。可是我 batchsize 设为1，numworker 设为1，还是没用。
耐心寻找出问题的地方，用 print 在执行的代码中一行行打印，看看它运行到哪里停止。一步步递进，发现在 utils.py 的temp = torch.cuda.FloatTensor(B, N).fill_(1e10) 这一行，程序停止了（如上图）。
把这行代码复制到自己电脑上运行，发现可以运行。所以代码本身是没问题的，并不是因为这段代码需求过多资源，才导致程序停止。
然后针对这个代码进行多种尝试，比如将B和N替换成对应的数字，或者更小的数字。又比如，在上方再加一个同样的代码，看看程序会不会运行到上一个就停下。
经过十几次的测试后，结果非常诡异。甚至出现只打印到第一个log，第一个log和第二个log之间什么都没有，但是就是不打印第二个log。两个连续的print还可以只打印第一个的？？
这个测试结果我无法解释，也因此困扰了好几天无从下手。
中间还学习了 top 命令展示的各种参数的含义，多开几个终端，用 top 监控我程序运行时的内存和显存变化，发现根本不存在什么内存爆了的问题。
没办法，继续回去谷歌查报错，细看其他的原因。有的回答说什么 shared memory 的构成和销毁机制啥的，吃力啃完还是没用。只学会了一招：去 warning 文件的 print 里（这个直接在报错信息ctrl+左键就能跳转过去）添加打印 os.pid()，可以看看是哪个进程让他触发这个报错。
用这个方法，我发现，warning 报错的进程，和我 util.py 里的那个进程不是同一个进程。所以并不是我的程序让他出现这个报错的。
再一想，他这个报错的文件在 multiprocessing/resource_tracker.py 里，这显然是一个关于多线程的文件，但是这个工程压根没用多线程（在工程文件夹里搜索 multiprocessing，发现没有 import 过）。
而且前面，那种诡异的两个print连着放，居然只打印一个的情况，一切连起来，都说明，这个报错跟我们的程序无关。
于是我就看向了 wandb，这个可视化模块。在 train_kitti_det.sh 里最后，有一个参数是 --use_wandb， 我把这个删了，果然，没用 wandb 了，报错也消失了。这个报错是由于 wandb 的问题引起的！
终于解决这个 bug 之后，再运行，遇到新报错 nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘（也可能不是这个，我忘了具体是什么报错了，反正是说我算力不够）。这个报错在编译 MinkowskiEngine 的时候已经遇到过了，那时候是通过手动指定算力为7.5解决的。现在再运行程序，又说我算力不够。
多方查阅，终于知道，工程官方github给的 pytorch1.7.1 + cuda11.1 这个根本就是不科学的。pytorch1.7.1只能和cuda11.0搭配。所以可能从始至终，我的pytorch版本就是有问题的！
首先RTX3090，这个显卡的算力就是8.6，你要是用算力为7.x的CUDA（比如10.x），是不能匹配的。所以他只能搭配11.x的CUDA。然后11.x的CUDA，只能搭配比较高等级的pytorch。
这中间pytorch版本1.8.1，可能够匹配CUDA11.1了，但不够1.10.1那么高，无法完全发挥他8.6的算力，导致 nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘报错。这时你也要指定成8.0的算力，切勿跟风指定成7.5的算力，不然后面会出问题。
解决方案（更换正确的pytorch套件）搜索之后，决定用pytorch1.8.1 + cu111，参考链接https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
把命令中的cudatoolkit=11.3改为cudatoolkit=11.1，一行命令一次下载安装搞定。
更新了pytorch之后，需要再重新安装 MinkowskiEngine 和 pytorch3d。编译MinkowskiEngine的时候，还是会遇到 nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘，参考了https://blog.csdn.net/qq_30614451/article/details/111173703 评论区的建议，这次采用 export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.0"。编译成功。
一切准备就绪之后，回去运行sh scripts/train_kitti_det.sh，一切正常。记得把 train_kitti_det.sh 改回来。
