ubuntu20.04.2中c++环境搭建及

本文介绍了如何在Ubuntu 20.04.2操作系统中搭建C++开发环境,包括安装必要的编译器和开发工具,为自动驾驶开发环境配置常用库。

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### 安装和配置 NeRF 运行环境 #### 准备工作 为了确保一切顺利,在Ubuntu 20.04上安装必要的基础软件包是必不可少的操作。通过终端执行更新操作以及安装构建必需的工具集可以为后续步骤打下良好基础。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev -y ``` 上述命令会更新现有软件包列表并升级已安装的应用程序到最新版本,同时还会安装一系列用于开发C/C++项目的必要库文件[^2]。 #### 创建Python虚拟环境 创建独立于系统的Python环境有助于管理项目所需的特定版本解释器及其依赖关系。这里采用`conda`来简化这一过程: ```bash conda create -n nerf python=3.7 conda activate nerf ``` 这段脚本将建立名为`nerf`的新环境,并设定Python的主要版本号为3.7,之后激活该环境以便继续下一步骤的工作[^3]。 #### PyTorch 的安装 考虑到NeRF模型通常基于PyTorch框架实现,因此需要按照官方指南选择适合当前硬件条件(CPU/GPU)的最佳安装方式。对于GPU支持的情况来说,还需要额外确认CUDA驱动已经正确设置完毕。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` 此指令适用于配备NVIDIA GPU且预装有CUDA Toolkit 11.3以上的机器;如果仅使用CPU,则应移除URL参数部分以获取纯CPU版PyTorch发行版。 #### Instant NGP 特定需求 针对某些更复杂的场景再现算法如Instant NGP, 可能还涉及到更多图形渲染相关的外部库: ```bash sudo apt-get install build-essential git python3-dev python3-pip libopenexr-dev \ libxi-dev libglfw3-dev libglew-dev libomp-dev libxinerama-dev libxcursor-dev ``` 这些附加组件主要用于增强OpenGL编程能力和支持高级图像处理功能,特别是当计划利用即时全局光照技术时显得尤为重要[^4]。 #### CUDA 工具链部署 (可选) 如果有意加速训练速度或提高推理效率的话,那么集成英伟达提供的平行计算平台——CUDA将会是一个明智的选择。不过在此之前,请务必先核实显卡兼容性和操作系统内核版本等因素后再做决定。 ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run ``` 完成以上所有准备工作后,便可以根据具体研究方向深入探索NeRF领域内的各种可能性了!
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