AlphAction配置日志

博客围绕AlphAction项目展开,提到配置过程中虚拟环境的CUDA版本需与系统CUDA Runtime API匹配,要注意nvcc与nvidia -smi返回结果差异。还介绍了安装适配的pytorch及cuda的方法,如解决conda安装网络问题,以及获取权重文件的途径。
部署运行你感兴趣的模型镜像

项目地址:`

https://github.com/MVIG-SJTU/AlphAction

配置过程遇到的问题主要是虚拟环境的CUDA版本需要与系统CUDA Runtime API相匹配。注意nvcc --version(nvcc -V)与nvidia -smi返回结果的差异。
可以使用以下命令,安装适配的pytorch及cuda

# install pytorch with the same cuda version as in your environment
cuda_version=$(nvcc --version | grep -oP '(?<=release )[\d\.]*?(?=,)')
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=$cuda_version 

查看虚拟环境中的CUDA版本,命令行进入Python

import torch
torch.version.cuda

conda安装的时候网络问题一直下不了,在浏览器上下载对应的tar.bz2安装包,使用conda install --user-local 安装包路径进行conda本地安装第三方包。
要用到的权重文件,要科学上网获得,贴在百度网盘,需要自取。

链接:https://pan.baidu.com/s/18YqJADxQjHvQJEMGvEUW9g
提取码:yd1n
复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦

`

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