遇到这个问题的解决方法是使用适当的依赖项版本和正确的命令来安装Kaolin v0.14.0。下面是一个解决方案的示例代码:
# 创建一个新的虚拟环境(可选)
conda create -n kaolin_env python=3.8
conda activate kaolin_env
# 安装 PyTorch,确保使用正确的版本(torch_2.0.1)
conda install pytorch==2.0.1 torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch
# 安装 Kaolin v0.14.0
pip install kaolin==0.14.0
请注意,这只是一个示例,具体的命令可能因您的环境配置而有所不同。确保您的CUDA版本与cudatoolkit参数匹配,并根据您的需要调整其他参数。如果您使用的是pipenv或其他虚拟环境管理工具,请根据需要进行调整。
如果问题仍然存在,可能是因为所需的依赖项无法满足要求。在这种情况下,您可以尝试升级或降级相关的依赖项版本,或者查看Kaolin的文档和GitHub存储库以了解更多信息。