在hairclipv2项目中报错fused.so无法找到

Question

在导入的时候就报错ImportError: /home/zhao/.cache/torch_extensions/fused/fused.so: cannot open shared object file: No such file or directory
然后在进入(base) zhao@zhao:~/.cache/torch_extensions/fused目录下输入ninja报错

[[1/2] /usr/local/cuda/bin/nvcc  -ccbin...el.cu -o fused_bias_act_kernel.cuda.o 
FAILED: fused_bias_act_kernel.cuda.o 
/usr/local/cuda/bin/nvcc  -ccbin /home/zhao/anaconda3/bin/x86_64-conda-linux-gnu-cc -DTORCH_EXTENSION_NAME=fused -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -DPYBIND11_COMPILER_TYPE=\"_gcc\" -DPYBIND11_STDLIB=\"_libstdcpp\" -DPYBIND11_BUILD_ABI=\"_cxxabi1011\" -isystem /home/zhao/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/include -isystem /home/zhao/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include -isystem /home/zhao/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/include/TH -isystem /home/zhao/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/include/THC -isystem /home/zhao/anaconda3/include -isystem /home/zhao/anaconda3/include/python3.9 -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__ -D__CUDA_NO_HALF_CONVERSIONS__ -D__CUDA_NO_BFLOAT16_CONVERSIONS__ -D__CUDA_NO_HALF2_OPERATORS__ --expt-relaxed-constexpr -gencode=arch=compute_86,code=compute_86 -gencode=arch=compute_86,code=sm_86 --compiler-options '-fPIC' -std=c++14 -c /home/zhao/SY/HairCLIPv2-main/models/stylegan2/op/fused_bias_act_kernel.cu -o fused_bias_act_kernel.cuda.o 
x86_64-conda-linux-gnu-cc: fatal error: cannot execute 'cc1plus': execvp: No such file or directory
compilation terminated.
nvcc fatal   : Failed to preprocess host compiler properties.
ninja: build stopped: subcommand failed.]()

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

看起来你在尝试运行HairCLIP v2项目时遇到了一些编译错误。这个问题可能是因为缺少了某些依赖项或者是编译环境配置不正确。下面是解决这个问题的一些步骤：

1. 首先，确保你的系统已经安装了必要的库和工具，特别是针对CUDA的开发环境。你需要安装nvcc（NVIDIA CUDA Compiler），以及与你的CUDA版本匹配的cuDNN库。

   对于Ubuntu或Debian系统，你可以通过以下命令安装CUDA和cuDNN：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
   

   然后下载对应CUDA版本的cuDNN库，可以从NVIDIA官方网站下载：https://developer.nvidia.com/cudnn

   安装cuDNN：

   tar -zxvf cudnn-<version>.tar.gz
   cd cuda
   sudo cp lib64/* /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
   sudo cp include/* /usr/include/
   

2. 检查CUDA和cuDNN是否安装成功：

   nvcc --version
   cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
   

3. 如果你使用的是Anaconda，确保你的Conda环境中已经激活，并且在该环境中安装了torch及其相关的依赖项。在终端中执行以下命令：

   conda activate base
   pip install torch torchvision torchaudio
   

4. 如果上述步骤没有解决问题，你可能需要手动编译缺失的库。首先，确保你已经安装了Python的setuptools和wheel包：

   pip install setuptools wheel
   

5. 尝试重新构建 HairCLIP 的依赖项。在项目根目录下执行以下命令：

   python setup.py develop
   

6. 如果仍然有问题，尝试更新你的pip和setuptools：

   pip install --upgrade pip setuptools wheel
   

7. 如果问题依然存在，那么可能是由于Host Compiler的问题。你需要检查你的GCC和g++是否已经安装并且路径设置正确。在终端中输入：

   gcc --version
   g++ --version
   

   如果没有安装或者路径未设置正确，你需要安装它们并确保在PATH中能找到它们。对于Ubuntu或Debian，可以通过以下命令安装：

   sudo apt-get install build-essential
   

按照以上步骤操作，应该可以解决你在安装HairCLIP v2过程中遇到的问题。如果还有其他错误或问题，请随时提供更多的信息，我会尽力帮助你。