1. 方案一

通过github上的原项目进行安装。

• step1：下载项目源码
• step2：执行下面两行代码即可

cd ./models/ops
sh ./make.sh

2. 方案二

我在使用方案一时报错：

error: command 'cuda-11.6/bin/nvcc' failed with exit status 1

搜索网上资料，这篇博客中说错误原因可能是cuda和gcc版本不匹配。

2.1 解决方法1

注：这个方法应该只能适配python3.7版本，最后我使用python3.8虽然能成功安装(conda list中有)，但是import导入时会报错，推荐解决方法2。

不想再去折腾版本了，继续搜索有没有其他的办法，找到了这份参考资料，但是这里提到的使用下面这个pip命令安装的方式是不可行的。

pip install MultiScaleDeformableAttention

点击Download file，发现有预编译的whl文件，.whl 文件是 Python 的二进制分发格式，包含预编译的 Python 代码和其他资源文件，可以直接安装而无需编译。

但是直接使用下载好的whl文件进行安装会报错：

ERROR: MultiScaleDeformableAttention-0.1-none-any.whl is not a valid wheel filename.

这个错误是因为 .whl 文件名不符合 PEP 427 规范，一个有效的 .whl 文件名应该遵循以下格式：

{distribution}-{version}(-{build tag})?-{python tag}-{abi tag}-{platform tag}.whl

手动修改whl文件名后，使用pip命令进行安装：

pip install MultiScaleDeformableAttention-0.1-py3-none-any.whl

2.2 解决方法2

既然是cuda和gcc版本不匹配，那就修改gcc版本（或cuda版本），我这里修改了gcc的版本，相比于修改cuda版本比较方便。具体操作请看下面的文章。

1. 修改gcc版本

# 安装g++ 7
sudo apt install gcc-7 g++-7
# 修改优先级
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 100 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 --slave /usr/bin/gcov gcov /usr/bin/gcov-7
# 切换版本
sudo update-alternatives --config gcc

修改完成后参照方案1进行操作即可安装成功。

2. 修改cuda版本

参考文章

• cuda安装、gcc多版本兼容安装切换
• ubantu下非root用户安装CUDA和cuDNN——以CUDA11.6为例
• error: command ‘/usr/bin/nvcc‘ failed with exit status 1 报错–CUDA GCC Ubuntu版本匹配