neurad复现心得和错误

 1.按照github里的readme正常配置环境

因为autodl会将/root下的文件视为系统盘，将/autodl-tmp下的文件视为数据盘，所以这里其实应该cd autodl-tmp/neurad-studio，之后再pip install -e .  。也正是因为我是在/neurad-studio而不是/autodl-tmp/neurad-studio下pip install -e .  ，导致后面出现了个错误浪费了很多时间。

2.在配置好环境之后，按照

训练模型，但是这里看上去是使用整个pandaset数据集进行训练，其实被训练的只有pandaset的001序列，因为代码中设置了sequence 的值为001。此时我想去训练其他序列，但是不管怎么修改/autodl-tmp/neurad-studio下.py文件的参数值，都没有任何改变。我想把render time设置的max改为8，在修改代码之后也没有任何改变。

3.原因分析

虽然运行的是/autodl-tmp/neurad-studio的train.py，但是train.py在import时并不是像文件操作那样从根目录文件找.py进行import，而是根据sys.path列表里的路径寻找这些包或模块。

运行代码：

得出这样的输出：['', '/root/miniconda3/envs/neurad/lib/python310.zip', '/root/miniconda3/envs/neurad/lib/python3.10', '/root/miniconda3/envs/neurad/lib/python3.10/lib-dynload', '/root/miniconda3/envs/neurad/lib/python3.10/site-packages', '__editable__.neurad_studio-0.1.0.finder.__path_hook__']

从 sys.path 的输出中可以看到，并没有直接列出 /autodl-tmp/neurad-studio 或 /neurad-studio，说明 Python 并没有直接通过 sys.path 来指定你的项目路径。这种情况下，可能是因为你安装了一个可编辑的 Python 包（__editable__.neurad_studio-0.1.0.finder.__path_hook__），它可能通过某种方式默认指向了 /neurad-studio。

这种情况通常出现在使用 pip install -e . 安装本地包时，Python 会动态加载这个包的源代码，但通常会锁定在一个文件路径上。例如，如果你是在 /root/neurad-studio 目录下运行了 pip install -e .，这个路径将被固定为默认加载的路径，即便你在别的路径运行同样的包名，Python 仍然会指向 /root/neurad-studio。

4.总结：由于前面是在/neurad-studio下pip install -e . ，所以python将/neurad-studio设置成了默认加载的路径，即使运行的是/autodl-tmp/neurad-studio的train.py，import的仍然是/neurad-studio的其他.py，而不是/autodl-tmp/neurad-studio的.py。

5.解决方法：进入 /autodl-tmp/neurad-studio 目录，重新执行 pip install -e .，这样会把可编辑的路径指向这个新的目录。