在Google Colab运行Yolact++失败，编译DCNv2遇THC.h缺失问题

问题原因 #

THC/THC.h是旧版PyTorch（1.7及更早）的CUDA头文件，PyTorch 1.8+已将THC模块整合到torch/csrc/cuda路径下，不再保留独立的THC目录。而Yolact仓库自带的external/DCNv2版本较旧，硬编码引用了旧路径，导致与你安装的PyTorch 1.11不兼容，出现编译失败。

解决方案 #

方案1：降级到兼容的PyTorch版本 #

安装仍保留THC头文件的PyTorch 1.7.1+cu110，适配原有DCNv2：

# 卸载现有PyTorch
!pip uninstall -y torch torchvision torchaudio

# 安装兼容版本
!pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# 克隆Yolact仓库（若已克隆可跳过）
!git clone https://github.com/dbolya/yolact.git

# 编译DCNv2
%cd yolact/external/DCNv2
!python setup.py build develop

方案2：替换为适配新版PyTorch的DCNv2分支 #

直接替换旧版DCNv2为兼容PyTorch 1.8+的版本：

# 进入Yolact的external目录
%cd /content/yolact/external
# 删除旧DCNv2文件夹
!rm -rf DCNv2
# 克隆兼容新版PyTorch的DCNv2
!git clone https://github.com/CharlesShang/DCNv2.git
# 编译
%cd DCNv2
!python setup.py build develop

方案3：手动修改头文件引用 #

无需更换版本，直接修改DCNv2代码适配新路径：

1. 打开/content/yolact/external/DCNv2/src/cuda/dcn_v2_cuda.cu，将第7行的#include <THC/THC.h>替换为：

#include <torch/csrc/cuda/THC/THC.h>

2. 对/content/yolact/external/DCNv2/src/cpu/dcn_v2_cpu.cpp中所有THC相关引用做同样路径替换
3. 重新编译：

%cd /content/yolact/external/DCNv2
!python setup.py build develop

优先推荐方案1或2，避免手动修改代码的潜在问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dev Br