shape2prog 项目常见问题解决方案

shape2prog 项目常见问题解决方案

shape2prog [ICLR 2019] Learning to Infer and Execute 3D Shape Programs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shape2prog

1. 项目基础介绍及主要编程语言

shape2prog 是一个开源项目，旨在通过学习推断并执行3D形状程序。该项目是 ICLR 2019 论文 "Learning to Infer and Execute 3D Shape Programs" 的实现。项目的主要编程语言是 Python，使用了 PyTorch 库进行深度学习模型的开发和训练。

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：项目环境配置

问题描述：新手用户在尝试运行项目时，可能会遇到环境配置的问题，如缺少必要的依赖库。

解决步骤：

1. 克隆项目到本地：git clone https://github.com/HobbitLong/shape2prog.git
2. 进入项目目录：cd shape2prog
3. 创建虚拟环境（可选），例如使用 python3 创建并激活虚拟环境：

   virtualenv -p python3 ~/env/shapeEnv
   source ~/env/shapeEnv/bin/activate
   

4. 安装依赖库：pip3 install -r requirements.txt

问题二：数据集下载

问题描述：新手用户可能不知道如何下载或获取数据集。

解决步骤：

1. 在项目目录下执行下载脚本，例如：

   ./download.sh
   

2. 确认下载的数据集与模型相匹配。

问题三：模型测试与结果保存

问题描述：用户在测试模型并尝试保存结果时，可能不清楚具体的命令和参数设置。

解决步骤：

1. 使用 python test.py 命令进行测试，并设置相应的参数：

   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py --model /model/path --data /data/path --save_path /output/path --save_prog --save_img --num_render 10
   

   其中，--model 后跟模型目录，--data 后跟数据文件目录，--save_path 后跟输出结果目录，--save_prog 和 --save_img 分别用于保存程序和渲染的图像。

通过遵循上述步骤，新手用户应能顺利解决在使用 shape2prog 项目时遇到的基本问题。

shape2prog [ICLR 2019] Learning to Infer and Execute 3D Shape Programs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shape2prog