最近在部署SyncTalk虚拟数字人项目时，需要安装很多依赖项。在执行到以下命令时，安装PyTorch3D失败，输出如下信息：
(synctalk) C:\SyncTalk>pip install --no-index --no-cache-dir pytorch3d -f https://dl.fbaipublicfiles.com/pytorch3d/packaging/wheels/py38_cu113_pyt1121/download.html
Looking in indexes: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple, https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement pytorch3d (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for pytorch3d
为解决这一问题，我决定克隆facebookresearch/pytorch3d官方仓库源码，自行通过本地编译的方式进行安装。
SyncTalk虚拟数字人项目依赖的PyTorch版本是1.12.1，CUDA版本是11.3，PyTorch3D版本是0.7.2。
编译PyTorch3D除了依赖CUDA之外，还需要依赖CUB和Visual Studio 2017或Visual Studio 2019。
根据CUB官方建议，CUDA 11.3对应的CUB版本是1.11.0，对照表地址：
https://github.com/NVIDIA/cub
。
我从CUB官方仓库下载了1.11.0版本压缩包：
https://github.com/NVIDIA/cub/archive/refs/tags/1.11.0.zip
，将其解压到任意路径，例如：
C:\Program Files\cub-1.11.0
。然后配置CUB_HOME系统环境变量，填写该路径，不需要额外添加到PATH系统环境变量。
另外，我还配置了CUDA_HOME系统环境变量，指向CUDA Toolkits 11.3的安装路径：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3
，并向系统环境变量PATH追加了
%CUDA_HOME%\bin;%CUDA_HOME%\libnvvp;
。
需要再次强调的是，这里配的是系统环境变量，不是用户环境变量。系统全局范围生效，而不是当前用户生效。
至于Visual Studio 2017或Visual Studio 2019，我电脑只安装了Visual Studio 2022。而VS官方下载页已经不开放VS2019及更早版本的下载，即便是登录Microsoft账号跳转到订阅服务页面，普通订阅也获取不到可用的下载地址。
经过一番搜索，发现这几个永久下载链接还没失效，大家可以下载收藏：
-
最新版本Microsoft C++生成工具-Visual Studio：
https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/visual-cpp-build-tools/ -
Visual Studio 2022 Build Tools下载：
https://aka.ms/vs/17/release/vs_BuildTools.exe -
Visual Studio 2019 Build Tools下载：
https://aka.ms/vs/16/release/vs_BuildTools.exe -
Visual Studio 2017 Build Tools下载：
https://aka.ms/vs/15/release/vs_BuildTools.exe
Visual Studio生成工具安装后，需要重启电脑。
解决了前置依赖条件和编译环境后，打开
x64 Native Tools Command Prompt for VS 2017
或
x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019
，执行以下命令，开始克隆PyTorch3D 0.7.2版本，同时进行编译和安装：
(synctalk) C:\SyncTalk>set DISTUTILS_USE_SDK=1
pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git@v0.7.2"
编译并且安装成功后，我们验证一下是否可用：
(synctalk) C:\SyncTalk>python -c "import torch; import pytorch3d; print('PyTorch version:', torch.__version__); print('PyTorch3D version:', pytorch3d.__version__)"
PyTorch version: 1.12.1+cu113
PyTorch3D version: 0.7.2
PS：
CUDA Toolkits 11.3
的下载地址为：
https://developer.nvidia.com/cuda-11.3.0-download-archive
如果要编译和安装PyTorch3D最新稳定版，可以把
@v0.7.2
改为
@stable
。
