🧨有时候通过github仓库通过“pip install .”会报这种cuda错误：

🏓可以使用这种方式去解决：

# 先查询本地CUDA版本
ls -la /usr/local/ | grep -i cuda

# 在所需的虚拟环境下，使用这行命令查看pytorch相关版本和编译状态
python -c "import torch; print('PyTorch version:', torch.__version__); print('CUDA available:', torch.cuda.is_available()); print('CUDA version (compiled):', torch.version.cuda if hasattr(torch.version, 'cuda') else 'N/A')"

# 设置CUDA_HOME环境变量-->直接在当前终端执行
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.3 && export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH && export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH && nvcc --version

# 然后再执行
pip install .


# 这段命令是将CUDA_HOME永久写入所需要的虚拟环境下的激活脚本
mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d && cat > $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh << 'EOF'
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.3
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
EOF
cat $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh

# 如果有需要构建隔离环境的错误，比如使用pip install -e .时有报错，可以使用
cd /data_zyz/xhy/Project/ImageEditing/NeuMesh/FRNN && export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.3 && export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH && export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH && pip install -e . --no-build-isolation

# 如果还有问题，用这个
cd /data_zyz/xhy/Project/ImageEditing/NeuMesh/FRNN && export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.3 && export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH && export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH && python setup.py build_ext --inplace && python setup.py install