在实现DINO Detection方法时，我们可能会遇到以上问题。因为在DeformableAttention模块，为了加速，需要自己去编译这个模块。

如果你的环境变量中能够找到cuda路径，使用正确的torch版本和cuda版本的话，这个问题很容易解决。（ps:一般情况下，cuda会安装在/usr/local文件夹下，但是很多情况下，虽然cuda可以使用，但是你可能就是无法找到cuda路径）

但是，如果你在一个集群中，可能找不到cuda路径，那么编译起来就困难多了。

# 找cuda环境
nvcc -Vwhereis cuda

我在集群中来编译这个模块，编译源文件：https://github.com/IDEA-Research/DINO/tree/main/models/dino/ops

首先想到的是，通过在非集群服务器中，配置与集群服务器相同的python环境和cuda环境；

编译完成之后，把生成的库文件拷贝过去（路径：./envs/python39/lib/python3.9/site-packages）：

把生成的info文件也拷贝过去： 

 

这时，通过conda list，可以看到已经安装了这个库：

 但是，呀，但是，实际使用时：

 那么接下来，尝试用easy_install egg文件来安装，因为在另一个服务器已经生成了这个文件(在dist文件夹下)，拷贝过去，然后安装：

easy_install MultiScaleDeformableAttention-1.0-py3.9-linux-x86_64.egg

安装的时候遇到问题：

 经过研究，这是setuptools版本的问题，升级到最新版（67），当前问题解决，出现另一个问题：

这个问题查了半天，无法解决，仔细想还是版本问题，所以就盲试更改版本，发现以下版本解决问题：

pip install setuptools==40

再次运行安装，终于安装成功：

 但是，在实际运行时确发现另一个bug:

 这个库在网上没有找到，所以想到原来我们用来编译的服务器上应该有，搜索之后找到了，然后将它放在了与egg文件相同的目录下，即./envs/python39/lib/python3.9/site-packages对应的文件夹下，但是测试发现系统并没有直接去这个目录下找这个库文件，还是提示找不到。思考是，在源服务器编译时，这个依赖库的路径写死了，写到了so中，还是无法解决问题。

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痛定思痛，决定看看没有root权限，来安装cuda，根据自己torch安装的版本，确定cuda版本，去官网下载run file，然后安装过程中，不选择驱动安装，设置自己的路径（包括cuda-toolkit路径和lib路径），进行安装。可参考：https://blog.csdn.net/u013602059/article/details/121225915

这样cuda是可以安装好的。之后，需要写run.sh文件:

export CUDA_HOME="/xx/./cuda/"
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.0"
cd ./models/dino/ops
python setup.py install

这里需要注意：TORCH_CUDA_ARCH_LIST的值与算力有关，TITAN服务器，可以设置8.0，如果时Tesla V100，应该是7.0，否则即使能够编译成功，会报如下错误：

 并且，训练过程完全无效。。。

这里提供算力查询网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute

 

 

按照自己的服务器GPU硬件条件 去设置就行。

再然后，sbatch run.sh，提交运行，发现能够正确安装，可喜可贺。

并且，最关键的是，自己的代码能够跑起来了。

总结：整个过程，虽然前面浪费了很多时间，但是还是了解了很多工具。 遇到问题一步一步解决。