安装neural_renderer_pytorch排坑（cuda11.0+）

最新推荐文章于 2025-02-14 21:52:47 发布

原创最新推荐文章于 2025-02-14 21:52:47 发布 · 6k 阅读

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本文详细描述了在高CUDA版本下安装neural_renderer_pytorch遇到的错误，提供了解决方案，包括从GitHub源码编译、修改CUDA文件和调整CUDA算力设置。重点在于编译步骤和适配不同环境的方法。

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这是在第三个服务器上安装neural_renderer_pytorch扩展包了，还是遇到熟悉的报错，这里记录一下。

ERROR: Command errored out with exit status 1:…

cuda版本比较高的情况下直接pip install neural_renderer_pytorch装肯定是成功不了的，报错如下：
fig1
解决方案就是直接从官方github上下载源码编译，以下是源码编译流程：

首先，从官方GitHub上下载源码：

git clone https://github.com/daniilidis-group/neural_renderer.git
cd neural_renderer
python setup.py install

此时还是会报类似的错误，由于版本不对应问题：
fig2
这是我们有两种解决方案：

fig3

git clone https://github.com/adambielski/neural_renderer.git
cd neural_renderer
python setup.py install

该链接中已经将cpp文件修改好了。

然后继续：

python setup.py install

如果其他环境变量没有问题，此时编译就应该成功了：
fig4
然而我在3090显卡上还碰到了一个问题：

应该是硬件能够支持的算力比较高，能达到8.6，但是cuda11.0支持不了这么高的算力，这时候我们只需要降低以下算力需求即可

# 清除TORCH_CUDA_ARCH_LIST
unset TORCH_CUDA_ARCH_LIST
# 设置cuda算力为8.0
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.0"

当然，也可以下载安装更新版本的cuda以满足最高算力。

理论上该扩展包已经安装好了，但是如果进入python环境，import该包会出现以下情况：
fig5
这时我们只需要进入neural_renderer子文件夹，然后再次进入python环境import一下就ok了，后面就不会出现调用不了的问题了。
fig6
到此就大功告成了。