(swin) PS D:\Anaconda3\envs\swin\mmcv-1.3.17> python setup.py build_ext setup.py:4: DeprecationWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html from pkg_resources import DistributionNotFound, get_distribution D:\Anaconda3\envs\swin\lib\site-packages\setuptools\__init__.py:94: _DeprecatedInstaller: setuptools.installer and fetch_build_eggs are deprecated. !! ******************************************************************************** Requirements should be satisfied by a PEP 517 installer. If you are using pip, you can try `pip install --use-pep517`. ******************************************************************************** !! dist.fetch_build_eggs(dist.setup_requires) D:\Anaconda3\envs\swin\lib\site-packages\setuptools\_distutils\dist.py:261: UserWarning: Unknown distribution option: 'tests_require' warnings.warn(msg) running build_ext D:\Anaconda3\envs\swin\lib\site-packages\torch\utils\cpp_extension.py:369: UserWarning: Attempted to use ninja as the BuildExtension backend but we could not find ninja.. Falling back to using the slow distutils backend. warnings.warn(msg.format('we could not find ninja.'))

<think>好的，我现在需要帮助用户解决在运行`python setup.py build_ext`时遇到的警告和错误。用户提到的问题包括关于`pkg_resources`、`setuptools.deprecated`以及`ninja`未找到的警告，还有可能的CUDA相关错误。环境是Anaconda加PyTorch。 首先，我需要分析这些警告和错误的可能原因。关于`pkg_resources`的警告，这可能是因为用户使用的setuptools版本较新，弃用了某些旧模块。`setuptools.deprecated`的警告同样可能源于版本兼容性问题。而`ninja`未找到的警告则可能是因为系统没有安装ninja-build工具，导致构建过程无法使用Ninja加速。 接下来，关于CUDA错误，比如`nvcc`找不到，这可能是因为CUDA工具包未正确安装，或者环境变量没有配置好，导致系统找不到nvcc编译器。用户的环境是Anaconda，可能需要检查CUDA的安装路径是否在环境变量中，或者是否安装了正确版本的CUDA工具包。 针对这些警告和错误，我需要一步步提出解决方案。首先，处理setuptools相关的警告，可能需要升级或降级setuptools，或者使用兼容模式。然后，安装ninja工具，可以通过conda或pip来安装。对于CUDA的问题，需要确认CUDA是否正确安装，路径是否配置，并检查PyTorch是否支持当前CUDA版本。 此外，用户提供的引用中提到了使用`--config-settings`参数和editable模式，可能需要调整安装命令，比如使用`pip install -e .`而不是直接运行setup.py。同时，确保所有依赖项如KNN_CUDA正确安装，可能需要从特定仓库安装whl文件，如引用[2]中的例子。 最后，可能需要建议用户检查环境变量，清理构建缓存，或者重新创建conda环境以确保依赖项的纯净。整个过程需要分步骤进行，逐一排除可能的问题点，确保每一步的解决方案都正确无误，并且考虑到用户的具体环境设置。</think>### 分步解决方案 #### 1. **解决setuptools/pkg_resources相关警告** - **问题原因**：新版本setuptools弃用了部分旧接口，但项目代码可能仍调用旧模块`pkg_resources`或`setuptools.deprecated`。 - **修复方法**： - **升级setuptools**：确保使用最新版本以兼容新语法 ```bash pip install --upgrade setuptools ``` - **使用兼容模式**：在安装命令中添加配置参数（如引用[3]所述） ```bash pip install . --config-settings editable_mode=compat ``` - **直接修改setup.py**（若项目可控）： ```python from setuptools import setup # 替换旧的from distutils.core import setup ``` #### 2. **修复ninja未找到警告** - **问题现象**：`UserWarning: The ninja backend was not found...` - **解决方法**： - **通过conda安装ninja**： ```bash conda install ninja -c conda-forge ``` - **或通过pip安装**： ```bash pip install ninja ``` - **验证安装**： ```bash ninja --version # 应输出类似1.11.1的版本号 ``` #### 3. **处理CUDA相关错误** - **典型错误**：`error: command '/usr/local/cuda/bin/nvcc' failed...`（如引用[5]） - **排查步骤**： 1. **确认CUDA安装**： ```bash nvcc --version # 检查CUDA编译器是否存在 ``` 若未找到，需通过Anaconda安装CUDA工具包： ```bash conda install cuda -c nvidia ``` 2. **检查环境变量**： ```bash echo $CUDA_HOME # 应返回类似/usr/local/cuda export CUDA_HOME=/usr/local/cuda # 若未设置则手动指定 ``` 3. **验证PyTorch CUDA兼容性**： ```python import torch print(torch.version.cuda) # 应与系统CUDA版本一致 ``` #### 4. **推荐使用pip安装替代setup.py** 直接使用`setup.py build_ext`可能触发旧构建流程，建议改用： ```bash pip install -v -e . # -v查看详细日志，-e为可编辑模式 ``` 若需要指定CUDA路径： ```bash CUDA_HOME=/usr/local/cuda pip install . ``` #### 5. **其他注意事项** - **清理旧构建缓存**： ```bash rm -rf build/ dist/ *.egg-info/ # 删除旧生成文件 ``` - **创建纯净环境**（可选）： ```bash conda create -n new_env python=3.8 conda activate new_env ``` ### 完整修复流程示例 ```bash # 1. 创建新环境 conda create -n build_fix python=3.9 conda activate build_fix # 2. 安装基础依赖 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch conda install ninja -c conda-forge # 3. 升级工具链 pip install --upgrade setuptools wheel # 4. 指定CUDA路径安装 CUDA_HOME=/usr/local/cuda pip install -v -e . --config-settings editable_mode=compat ```