Windows下的Pytorch3d安装

计科迪巴拉

已于 2024-12-11 17:17:29 修改

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文章标签： pytorch 人工智能 python 深度学习

于 2024-12-11 16:22:14 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_48438807/article/details/144403586

环境（该版本下成功安装）

python(3.8)
cuda(11.1)
torch(1.9.1)
torchvision(0.10.1)
cub(1.9.10-1)
pytorch3d(0.7.2)

步骤参考末尾的帖子一步一步完成即可

pytorch3d成功安装

附上操作步骤

1.anaconda下命令：

conda create -n pytorch3d python==3.8

activate pytorch3d

在下面的网页分别下载torch1.9.1和torchvision0.10.1：
torch各个版本下载
 torchvision各个版本下载
在anaconda的pytorch3d环境下找到下载路径 cd torch和torchvision的path

pip install torch

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### 安装 PyTorch3D 0.7.8 的方法要在 Windows 系统上安装 PyTorch3D 0.7.8 版本，可以按照以下方式操作： #### 准备环境确保已正确配置开发环境。具体来说，需要满足以下条件： - Python 版本应为 3.10 或兼容版本。 - CUDA 驱动程序和工具包版本匹配（推荐使用 CUDA 11.8）。 - 已安装对应版本的 PyTorch (例如 `torch==2.4.1`)。可以通过官方文档确认支持的具体依赖关系[^1]。 #### 步骤说明 ##### 方法一：通过预构建二进制文件安装如果目标环境中存在合适的预构建二进制文件，则可以直接利用 pip 进行安装。运行如下命令完成安装过程： ```bash pip install pytorch3d -f https://dl.fbaipublicfiles.com/pytorch3d/packaging/wheels/py3.10_cu118_pyt2.4/torch2.4/index.html ``` 此 URL 提供了针对特定操作系统、CUDA 和 PyTorch 组合优化过的轮子文件。注意替换上述链接中的参数以适配实际使用的软件栈版本需求[^2]。 ##### 方法二：源码编译安装当无法找到适合当前系统的预构建二进制文件时，可以选择从源代码自行编译并安装 PyTorch3D 库。以下是实现这一目的的操作指南： 1. **克隆仓库** 使用 Git 将 PyTorch3D 源码下载至本地机器： ```bash git clone --branch v0.7.8 https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git cd pytorch3d ``` 2. **设置必要的环境变量** 执行下面这些指令来定义一些重要的环境标志位以便顺利完成后续步骤： ```cmd set DISTUTILS_USE_SDK=1 set PYTORCH3D_NO_NINJA=1 # 如果遇到 ninja 编译器相关错误可尝试启用该选项 set FORCE_CUDA=1 # 明确告知脚本强制开启 GPU 支持功能 ``` 3. **激活 Conda 虚拟环境** 假设已经创建了一个名为 `conda_env` 的虚拟环境用于隔离项目依赖项，请先切换到这个环境下再继续下一步动作： ```cmd activate conda_env ``` 4. **启动安装流程** 利用 setuptools 来驱动整个项目的打包与部署工作流： ```cmd python setup.py install ``` 需要注意的是，在某些情况下可能会遭遇各种类型的异常情况发生；比如之前提到过关于 torch 2.4.1 及其对应的 pytorch3d 0.78 存在不一致引发的问题描述中所提及的内容[^3]。此时建议仔细核对所有组件之间的相互依存关系，并考虑降级或者升级部分模块直至达成一致性为止。 --- ### 注意事项 - 若在整个过程中发现任何缺失的关键库或插件提示信息，请依据报错详情补充相应资源后再重试。 - 对于复杂场景下的调试分析往往离不开查阅最新版官方手册以及社区讨论区内的解决方案分享资料作为辅助参考资料来源之一。