Ubuntu20.04运行Wonder 3D

参考链接

github项目链接
安装cuda链接
别人实测linux运行wonder步骤
别人实测linux第二篇
pip替换清华源

问题-解决方案

主要问题:ckpt和sam的权重下载太慢,cuda也慢,pytorch也慢
解决方案:pip设置清华镜像源,cuda可以用迅雷解决,ckpt和sam权重找我要也可(huggingface,onerive也可)

主要问题:选择的python版本,如果是3.10,pip install -r requirements.txt会有问题,不能编译PyMCubes。
解决办法:使用python=3.9

主要问题:cuda没有安装,不能pip install git+https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn/#subdirectory=bindings/torch 安装cuda加速库
解决办法:安装cuda

主要问题:accelerate launch --config_file 1gpu.yaml test_mvdiffusion_seq.py --config configs/mvdiffusion-joint-ortho-6views.yaml 时,无法加载’./ckpts/image_encoder/pytorch_model.bin’
解决方案:下载huggingface的ckpt,onerive的ckpt有问题。

主要问题:AttributeError: module ‘torch’ has no attribute ‘float8_e4m3fn’
解决方案:transformers包等级太高,指定4.25.1

### 安装依赖 为了在Ubuntu 20.04上成功安装运行LIO-SAM SLAM激光雷达点云建图程序,首先需要更新系统并安装必要的软件包。执行命令如下: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade ``` 这一步骤确保系统的软件库是最新的,并且升级已有的软件包[^2]。 ### 安装ROS Noetic 由于LIO-SAM基于ROS开发,在Ubuntu 20.04推荐使用ROS Noetic版本。按照官方指南完成ROS Noetic的安装之后,还需配置环境变量以便每次启动终端都能自动加载ROS环境设置。 ### 获取修正后的LIO-SAM源码 考虑到原始作者提供的链接可能存在兼容性问题,建议采用经过适配调整过的仓库地址来获取更稳定的体验。具体操作为克隆GitHub上的项目至本地计算机: ```bash git clone https://github.com/shanpenghui/LVI_SAM_fixed.git cd LVI_SAM_fixed ``` 此资源由其他开发者维护,针对不同操作系统进行了优化处理,特别是解决了Ubuntu 20.04下的特定错误[^1]。 ### 编译与部署 进入工作空间目录后,利用catkin工具链编译整个工程: ```bash catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release source devel/setup.bash roslaunch liosam_mapping lio_sam.launch ``` 上述指令序列完成了从构建目标文件到激活当前shell会话中的ROS环境的过程,最后通过`roslaunch`命令启动了预设好的launch脚本实现SLAM功能[^3]。 ### 测试验证 当一切顺利完成后,可以通过连接实际设备或模拟器来进行初步的功能检验。如果遇到任何异常情况,则需仔细检查日志输出寻找线索;对于传感器同步等问题则可能涉及到更为复杂的校准流程。
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