tiny linux 文件系统,手动制作tiny-linux

本文档详述了如何从头开始手动制作一个微型Linux文件系统,包括选择内核、配置、编译、分区、挂载、安装基本工具以及设置初始化脚本。整个过程涵盖了从下载内核源码到配置系统支持的硬件设备、文件系统类型,以及添加用户和密码等步骤。

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目的给一个新的主机提供一个微型的linux内核,并在上面运行服务。

手动制作一个tiny-linux,内核可以从官网站点下载下来,我这里已经预备了一个:放在/usr/src目录下,解压并创建了一个软连接ln –sv linux-3.13.6 linux

cd /usr/src/

[root@libin src]# ls

debug  kernels  linux  linux-3.13.6

[root@libin src]# cd linux

[root@libin linux]# ls

arch     CREDITS        drivers   include  Kbuild   lib          mm               Module.symvers  REPORTING-BUGS  security    tools  vmlinux

block    crypto         firmware  init     Kconfig  MAINTAINERS  modules.builtin  net             samples         sound       usr    vmlinux.o

COPYING  Documentation  fs        ipc      kernel   Makefile     modules.order    README          scripts         System.map  virt

第一步:cd到linux目录下执行make allnoconfig

[root@libin linux]# make allnoconfig

scripts/kconfig/conf --allnoconfig Kconfig

#

# configuration written to .config

#

第二步选择make menuconfig,(注意此时如果用ssh连接的linux,这里是要一定不能缩放窗口)

会弹出TUI界面,方便大家勾选!

d903d2e646f5f80c36a8d6c3a440370c.png根据你的需要选择,笔者这里勾选的都是根据我自己的需要选择的

1、c4372d09e88b7879780acb40f548e86e.png因为笔者平台是64位的,所以选择64位的

2、支持systemVIPCeff92366ba068adbfcf5b440f49cff57.png

a01cacfec132dd49b214f6a64fbcb46a.png以及6681e2c5c77550c3a8b10af7b323d95c.png选择可以支持模块的加载,以及模块的卸载。

9f473a4a19a7c3ba57723227ff02b480.png一定要选上支持块设备,因为自制linux需要支持I/O设备的,磁盘的I/O在底层的组成就是block设备。

然后是

f3e9df88c12927c7e23572978b04bec4.png下面的勾选上

<think>好的,我现在要解决的问题是:如何在Windows系统上运行RAD-NeRF模型的训练教程。首先,我需要了解RAD-NeRF的官方文档或GitHub仓库中的安装和训练步骤。用户提供的引用中提到,他们使用git clone命令克隆了仓库,并进入目录开始训练准备[^1]。不过,通常这类项目可能主要针对Linux环境开发,所以在Windows上可能会遇到依赖项或环境配置的问题。 接下来,我需要考虑Windows和Linux在软件环境上的差异。例如,RAD-NeRF可能依赖Python、PyTorch、CUDA等,这些在Windows上都是可用的。但某些库可能有平台特定的安装步骤,或者需要额外的配置。比如,安装PyTorch时,用户需要选择正确的版本和CUDA版本,以确保兼容性。 另外,引用的内容提到RAD-NeRF使用两个不同的NeRF模块分别处理头部和躯干,其中躯干部分使用2D图像空间的简化模块[^2]。这可能涉及到图形处理库,如OpenCV或某些渲染引擎,这些在Windows上的安装可能需要预编译的二进制文件或特定的环境变量设置。 接下来,我需要检查RAD-NeRF的仓库是否有Windows支持的说明。如果没有,可能需要通过Windows的Linux子系统(WSL)来运行,或者手动调整安装步骤。例如,安装Git for Windows来克隆仓库,使用Anaconda创建虚拟环境,安装必要的Python包,并处理可能的路径问题。 还可能遇到的问题包括:文件路径中的反斜杠和正斜杠差异,某些shell脚本无法在Windows的命令提示符下运行,或者需要安装Visual Studio Build Tools来编译某些C++扩展。用户需要确保所有依赖项如FFmpeg、ImageMagick等已正确安装并添加到系统路径中。 最后,我需要总结这些步骤,确保用户能按照清晰的指导完成环境配置、依赖安装和训练启动,同时提醒可能遇到的常见问题及解决办法,比如使用WSL或Docker容器来规避平台兼容性问题。</think>在Windows系统上运行RAD-NeRF训练需要解决Linux/Windows环境差异问题,以下是分步指南: ### 第一步:环境准备 1. **安装WSL(推荐方案)** 通过Microsoft Store安装**Ubuntu 22.04 LTS**子系统,可规避90%的Linux依赖问题。在PowerShell执行: ```powershell wsl --install -d Ubuntu-22.04 ``` 2. **GPU支持配置** - 确认Windows已安装NVIDIA驱动 - 在WSL中安装CUDA Toolkit: ```bash sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit ``` ### 第二步:项目部署 1. **克隆仓库** ```bash git clone https://github.com/ashawkey/RAD-NeRF.git cd RAD-NeRF ``` 2. **创建Python虚拟环境** ```bash conda create -n radnerf python=3.8 conda activate radnerf pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` ### 第三步:依赖安装 ```bash pip install -r requirements.txt # 特殊处理可能报错的库 sudo apt-get install libopenexr-dev # 解决OpenEXR依赖 pip install git+https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn/#subdirectory=bindings/torch ``` ### 第四步:数据处理 1. **视频预处理** 将训练视频`input.mp4`放入`data/`目录,执行: ```bash python scripts/preprocess.py --config configs/fay.yaml ``` *注意:Windows路径需转换为WSL路径(如`/mnt/c/Users/...`)* ### 第五步:启动训练 ```bash python main.py --config configs/fay.yaml ``` 训练过程将通过NERF分别建模头部(3D辐射场)和躯干(2D图像空间)[^2] ### 常见问题解决 | 问题现象 | 解决方案 | |---------|----------| | CUDA out of memory | 降低`batch_size`参数 | | 缺少动态链接库 | 执行`sudo apt-get install libgl1-mesa-glx` | | 训练速度慢 | 检查`tinycudann`是否安装成功 |
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