最近用到了Minkowskiengine， 实验版本0.4.3~·
个人觉得是最简单的编译方式了，make命令不需要在docker下安装，特此记录.

1 首先
pull镜像， anyway 基于个人实践经验ubuntu18.04比 20.04友好。

FROM nvidia/cuda:10.2-cudnn8-devel-ubuntu18.04
RUN apt-get update 
RUN apt-get install -y software-properties-common
镜像构建完毕，这里关于镜像创建操作大同小异。
 2 安装基本c++依赖
 
pip3 install plyfile
apt-get update
apt-get install libc++1 
apt install libgl1-mesa-glx
3 安装open3d
 这个版本不会再去拉高版本的依赖包，！！
 
pip3 isntall open3d==0.9.0
4 安装MinkowskiEngine
 找到github链接，download或者git ，离线编译经过实践最为简单，pip会出很多问题，很多很多。。。
 
cd MinkowskiEngine0.4.3
 python3 setup.py install
 
静静等待就好，有点慢，大约5min
 
4 玩耍吧~
                    最近用到了Minkowskiengine， 实验版本0.4.3~·个人觉得是最简单的编译方式了，make命令不需要在docker下安装，特此记录1 首先pull镜像， anyway 基于个人实践经验ubuntu18.04比 20.04友好。FROM nvidia/cuda:10.2-cudnn8-devel-ubuntu18.04RUN apt-get update RUN apt-get install -y software-properties-common镜像构建完毕，这里关于镜像创
				
1 理论上 pip install open3d就行了，但是是在docker下安装
很多依赖都是没有的，pip install 后import 会报错，
如：…while loading shared libraries: libc++.so.1 cann…  特此记录
需要安装依赖：
apt-get update
apt-get install libc++1
然后缺什么包就再安装什么就ok ，如plyfile。
pip3 install plyfile
				
MinkowskiEngine多GPU训练
目前，MinkowskiEngine通过数据并行化支持Multi-GPU训练。在数据并行化中，有一组微型批处理，这些微型批处理将被送到到网络的一组副本中。
首先定义一个网络。
import MinkowskiEngine as ME
from examples.minkunet import MinkUNet34C
Copy the network to GPU
net = MinkUNet34C(3, 20, D=3)
net = net.to(target_d
				
要在Windows上安装Docker和Docker Compose环境，需要遵循以下步骤：
1. 下载和安装Docker Desktop。您可以在官方网站https://www.docker.com/products/docker-desktop下载Docker Desktop应用程序并安装它。
2. 在安装完成后启动Docker Desktop应用程序并登录。如果您没有帐户，接着注册一个。
3. 随着Docker Desktop的安装，您同时也安装了Docker CLI（命令行接口工具）。您可以在控制台/终端窗口中运行Docker命令。
4. 下载和安装Docker Compose。您可以在官方网站https://docs.docker.com/compose/install/下载并安装Docker Compose。
5. 一旦您安装了Docker和Docker Compose，您可以开始使用了！您可以运行任意数量的Docker容器和使用Docker Compose来启动多个容器实例
在使用Docker的过程中，需要了解基本的Docker概念，例如images（镜像）, containers（容器）, volumes（卷）, networks（网络）等等。通过使用这些概念，您可以构建和运行Docker化的应用程序。同样学习如何使用Docker Compose会极大地提高您在构建和运行多容器应用程序方面的效率。