写在最前面: 等等党继续等，我要看空中飞人。
现在30系显卡可能因为降价已经开始走入炼丹师的炉中，各位tracker也会频繁的使用pytracking框架中的ATOM和DIMP作为baseline，或者跑别人的代码里面用到了PRPooling，亦或者自己的代码里面想使用PRPooling，那可能会遇到编译的问题（PRPooling通常在被使用的时候都是在线编译的），如果没有编译问题的话那就恭喜了，下面就不用看了。
比如下面的博客都有问题:
比如在我自己的环境上也遇到过里面类似的报错，我的环境是CUDA11.1和RTX3090, PyTorch 1.7：
Using /home/ubntun/.cache/torch_extensions as PyTorch extensions root...然后就没有了，这种啥报错都没有的最难debug了cudacontext.h:5:10: fatal error: cuda_runtime_api.h: no such file or directory明明是有这个文件的nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86’算力86明明是30系和Ampere卡都支持的，结果也很懵圈
我的解决办法是这样的:
把原本的这几行
PrRoIPoolingForwardGpu(
stream, features.data<float>(), rois.data<float>(), output.data<float>(),
nr_channels, height, width, pooled_height, pooled_width, spatial_scale,
top_count
);
改成下面的这种, 其实就改了一行:
PrRoIPoolingForwardGpu(
stream, features.data_ptr<float>(), rois.data_ptr<float>(), output.data_ptr<float>(),
nr_channels, height, width, pooled_height, pooled_width, spatial_scale,
top_count
);
然后就能编译成功了，标志就是:
Loading extension module _prroi_pooling...
或者仍然会有这样的提示信息:
PreciseRoIPooling/pytorch/prroi_pool/src/prroi_pooling_gpu.c: In function ，如果是这样的话就再跑一遍就好了。
如果有同样遭遇并且这样可以解决的，欢迎在下面评论~
