博主在一台Linux系统服务器上安装DeformableDETR，过程报错很多，这里总结一下。服务器GPU：RTX 4090（Ampere架构），驱动支持：CUDA 12.2，我选择的PyTorch 为 CUDA 12.1 版本，以下是完整的安装流程，包含所有 10 个步骤：

1. 创建并激活 Conda 环境

   这一步创建一个新的 Python 3.9 环境，确保隔离依赖。
   • 执行命令：conda create -n deformable_detr1 python=3.9 -y
   • 激活环境：conda activate deformable_detr1

2. 安装 PyTorch 及相关组件（CUDA 12.1）

   确保 PyTorch 版本与指定 CUDA 版本兼容。
   • 执行命令：pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

3. 降级 NumPy 以防止兼容性问题

   避免 NumPy 2.x 可能带来的版本冲突。
   • 执行命令：pip install "numpy<2"

4. 安装基础编译工具和依赖

   安装所需依赖：ninja、cython 等，用于编译和运行时支持（包含官方requirement.txt中所需的依赖）。
   • 执行命令：pip install ninja cython scipy opencv-python pillow matplotlib tqdm pycocotools

5. 安装 CUDA 运行时和 nvcc 工具

   注：这一步可能未包含所有头文件，需要额外安装。
   • 执行命令：conda install nvidia::cuda-nvcc nvidia::cudatoolkit -y

6. 单独安装必需的头文件

   • 执行命令：

     conda install nvidia/label/cuda-12.1.0::libcusparse-dev
     conda install nvidia/label/cuda-12.1.0::libcublas-dev
     conda install nvidia/label/cuda-12.1.0::libcusolver-dev
     conda install libxcrypt
     conda install nvidia/label/cuda-12.1.0::cuda-cudart-dev
     

     这些解决常见编译错误，如头文件缺失。

7. 安装 CCCL 头文件（关键步骤）

   • 下载和解压缩：

     wget https://codeload.github.com/NVIDIA/cccl/zip/refs/heads/main -O /tmp/cccl.zip
     unzip -q /tmp/cccl.zip -d /tmp/
     

   • 复制头文件：

     cp -r /tmp/cccl-main/libcudacxx/include/nv $CONDA_PREFIX/include/
     cp -r /tmp/cccl-main/thrust/thrust $CONDA_PREFIX/include/
     cp -r /tmp/cccl-main/cub/cub $CONDA_PREFIX/include/  # 可选，推荐
     cp -r /tmp/cccl-main/libcudacxx/include/cuda $CONDA_PREFIX/include/
     

   • 清理临时文件：rm -rf /tmp/cccl.zip /tmp/cccl-main

8. 解决链接器找不到 -lcudart 问题

   注：如果驱动错误（如“CUDA driver version is insufficient”），检查 nvidia-smi 确保驱动版本 ≥ CUDA 版本（本例中驱动 535 支持 CUDA 12.2，但需匹配 PyTorch 自带的库）。
   • 执行命令，假设第一行指令找到的为libcudart-9335f6a2.so.12，否则对应替换第二行指令的操作对象：

     ls $CONDA_PREFIX/lib/python3.9/site-packages/torch/lib/libcudart*
     ln -sf $CONDA_PREFIX/lib/python3.9/site-packages/torch/lib/libcudart-9335f6a2.so.12 $CONDA_PREFIX/lib/libcudart.so
     

9. 编译并安装 CUDA 扩展

   • 切换目录：cd ~/Deformable-DETR-main/models/ops
   • 执行编译脚本：sh ./make.sh
   • 验证：python test.py。期望输出全部 True，检查前向传播和梯度。若出错，复查 CUDA 库链接。

10. 修复模型脚本导入错误

    • 修复 misc.py：编辑文件 ~/Deformable-DETR-main/util/misc.py，将指定导入“from torchvision.ops.misc import _NewEmptyTensorOp”替换为：

      try:
          from torchvision.ops.misc import _NewEmptyTensorOp
      except ImportError:
          # 兼容较新 torchvision 版本 (>=0.18)
          def _NewEmptyTensorOp(*args, **kwargs):
              return torch.empty(*args, **kwargs)
      

安装完成，建议使用 from models.ops.modules import MSDeformAttn，并将所有代码放在 ~/Deformable-DETR-main/ 目录下以符合规范。