open3d的安装(远程服务器centos7下的python39+torch210)

Code Zhong

已于 2024-10-22 11:04:34 修改

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分类专栏： NeRF and SLAM 文章标签：神经网络自动驾驶深度学习 pytorch

于 2024-05-15 21:00:55 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45818708/article/details/138923342

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1.先安装：conda search -c open3d-admin open3d

		可能会出现：GLIBC_2.18 not found 错误

2.再安装： pip install open3d-python

总结：把open3d-admin 和 open3d-python都给装上！！
注意：open3d-admin和open3d-python版本保持一致（open3d=0.15.1 对应open3d-python=0.1.5），不然出现open3d.so: undefined symbol: _Py_ZeroStruct*

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CentOs7 + Stable Diffusion + Novel AI实现AI绘画

954L

03-25

2636

把改名后的三个文件放到/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion目录下，重启Stable Diffusion后左上角选择nai模型。整个内容很大，有52G，只需下载stableckpt目录下的animefull-final-pruned文件夹以及animevae.pt文件。可根据自己喜好下载模型风格进行绘画，即可绘画出同类型图片。以下若下载超时可手动本地下载后上传至服务器指定位置即可。可能存在部分超时问题，重试即可。运行并绑定自定义端口：6006。

centos7 python3.8安装aiohttp_CentOS7 安装 Python3.8后 pip 安装报错

weixin_39597323的博客

12-13

358

[root@localhost Python-3.8.0]# pip install bs4Collecting bs4Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/10/ed/7e8b97591f6f456174139ec089c769f89a94a1a4025fe967691de971f314/bs4-0.0.1.tar.gzERRO...

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centos 环境安装 open3d-python

Rain

05-18

1367

（需要获取centos服务器的root权限）一、conda新建虚拟环境 1.conda create -n py37 python=3.7 二、安装步骤 1.进入虚拟环境：source activate py37 2.安装open3d-python库：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple open3d-python 3.安装libgl.so依赖：yum whatprovideslibGL...

windows下open3d安装和测试

m0_73126623的博客

02-12

1964

Windows下尽量使用python版本为3.5，3.6，3.7和3.8，其他版本open3d可能不支持。conda create -n Open3d（自己命名） python=3.7。conda activate Open3d（自己创建环境名）到此open3d安装完成，开始测试open3d。出现自己的创建的环境名，环境激活成功。使用清华镜像网站下载open3d。导入创建的python环境。窗口建立python环境。同意建立项目输入 y。

open3d在conda环境中的安装

最新发布

Zero___0_0的博客

04-01

259

在利用open3d将深度图像和RFB图像进行合成点云进行展示的时候，这个库导不进来open3d。

conda中安装open3d

silent702366的博客

08-06

750

conda中open3d安装

anaconda 安装 open3d

qq_36740038的博客

06-22

2196

open3d

使用anaconda安装open3d

weixin_51371445的博客

10-22

6332

将虚拟环境写入jupyter notebook中的环境中，运行：python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "在jupyter中显示的环境名称"，比如我的是python -m ipykernel install --user --name study --display-name "study "，注意不要忘记了双引号。进入Anaconda Prompt，创建虚拟环境，一定要指定版本为3.8，不然后来安装的open3d用不了。

conda py3.6 open3d 和pcl库安装

sqm472527736的博客

01-24

910

在anaconda下安装了好几次都失败了，在Python的环境库里面找也找不到，于是在pycharm的控制台里面输入。anaconda下输入conda install open3d 基本上安装失败了。成功，不知道为什么还了个版本就成功。

阿里云centos8安装docker以及安装python3+jupyter

u011463878的博客

04-01

610

1、使用官方一键安装脚本 curl -sSL https://get.docker.com/ | sh 若报错 package docker-ce-3:19.03.2-3.el7.x86_64 requires containerd.io >= 1.2.2-3, but none of the providers can be installed 安装新版的containerd.io软件...

记录在CentOS7配置mmdetection2.28.2+mmcv-full1.7.0+CUDA11.0+torch1.7.1+torchvision0.8.2时遇到的问题

m0_57368668的博客

05-11

424

记录在CentOS7配置mmdetection2.28.2遇到的问题。

Open3DApp-0.10.1.0-linux.deb

08-27

open3d在linux下的包，下载速度特别慢，在此分享，.0.10.0新推出的APP包，可以进行可视化操作

centos安装GPU驱动并配置到python环境

qq_16428395的博客

11-28

951

在文件末尾添加环境变量。例如 PyTorch 或 TensorFlow。请确保将/usr/local/cuda-11.8替换为您实际的CUDA安装路径。在vi编辑器中，按Esc键，然后输入:wq，最后按Enter键。使用文本编辑器打开~/.bashrc文件。现在，您已经成功配置了~/.bashrc文件，并将CUDA添加到了系统路径中。安装完成后，需要配置环境变量。NVIDIA 驱动程序说明（选择一个选项）此处详细介绍了其他安装选项。

远程服务器回显问题（open3d/matplotlib）

kelikelli的博客

03-07

1250

192.168.1.50 指你的电脑的 ip 地址，（按 win+r cmd 输入ipconfig查看 wlan）13 指刚刚启动 VcXsrv 时指定的display_num。在远程服务器跑代码的时候，有时会遇到open3d绘图，这时会报错。0 指 screen num（写成其他值貌似不行）登录上连接远程服务器的终端后，执行如下命令。

Anaconda3 环境下安装Open3D（自学笔记）

weixin_44690400的博客

09-26

3487

anaconda 环境下安装open3d

安装open3d==0.11.2

cccxxxzzzs的博客

03-14

714

使用conda install -c open3d-admin open3d==0.11.2。直接pip或者conda装不了。

ubuntu16.04安装open3d

cptbtptpds的博客

03-28

652

的源码，如果下载速度比较慢，可以先把仓库导入到。6 按顺序执行下面的命令编译。安装在conda虚拟环境中。4 再下载子模块的代码。2 进入open3d。

Anoconda安装open3d

zb_zNB的博客

08-09

673

非虚拟环境安装需指定--user选项。

centos可以运行isaagym吗

03-16

<think>好的，我现在需要帮助用户了解在CentOS上安装和运行ISAAGym的兼容性及方法。首先，我需要确认ISAAGym是什么。根据名字推测，可能和强化学习有关，可能是某种Gym环境，比如类似OpenAI Gym。但不确定具体细节，可能需要进一步确认。不过用户可能指的是Isaac Gym，这是NVIDIA的一个机器人仿真平台，用于强化学习和物理仿真。所以假设用户指的是Isaac Gym。接下来，我需要检查CentOS的兼容性。Isaac Gym通常需要特定的系统依赖，比如NVIDIA显卡驱动、CUDA工具包等。CentOS作为企业级Linux发行版，理论上支持这些组件，但需要确认版本要求。例如，Isaac Gym可能要求CUDA 11.x，而CentOS可能需要安装相应版本的驱动。然后，安装步骤大概包括：安装NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN，然后是Python环境，比如通过Anaconda创建虚拟环境，安装PyTorch或TensorFlow，最后安装Isaac Gym本身。需要注意CentOS的包管理器是dnf或yum，可能需要启用EPEL或其他仓库来获取某些依赖包。另外，用户提到的引用内容中有关于VirtualBox、PostgreSQL和Xfce的安装，可能与当前问题无关，但可能需要考虑如果用户想在虚拟机中运行CentOS，但Isaac Gym可能更依赖物理机的GPU，所以VirtualBox可能不太适合，建议使用物理机或支持GPU直通的虚拟化环境。用户提供的引用中，引用[3]提到了安装Xfce，可能涉及图形界面，Isaac Gym可能需要图形环境支持，所以需要确保CentOS安装了X Window系统及必要的图形驱动。可能遇到的问题包括：依赖项版本冲突、驱动兼容性问题、Python环境配置错误等。需要逐步指导用户检查每个步骤，并提供故障排除方法。最后，生成相关问题，可能需要涉及性能优化、依赖管理、常见错误解决等。</think>### 在 CentOS 上安装和运行 ISAAC Gym 的兼容性及方法 #### 1. 兼容性分析 ISAAC Gym 是 NVIDIA 开发的机器人仿真平台，依赖以下组件： - **NVIDIA GPU**：需支持 CUDA 11.x 及以上[^1] - **NVIDIA 驱动**：版本 ≥ 495.29.05（建议使用最新驱动） - **CentOS 版本**：CentOS 7 或 8（需验证内核兼容性） - **Python**：3.6+，推荐使用 Anaconda 管理环境 > **注意**：ISAAC Gym 对 GPU 和驱动版本要求严格，需优先确认硬件兼容性。 #### 2. 安装步骤 **步骤 1：安装 NVIDIA 驱动** ```bash # 添加 ELRepo 仓库（CentOS 7） sudo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org sudo rpm -Uvh https://www.elrepo.org/elrepo-release-7.el7.elrepo.noarch.rpm # 安装驱动（以最新版为例） sudo yum install nvidia-detect nvidia-detect # 查看推荐驱动版本 sudo yum install kmod-nvidia ``` 重启后验证：`nvidia-smi` 应显示 GPU 状态[^3]。 **步骤 2：安装 CUDA 工具包** ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-rhel7-11-8-local-11.8.0_520.61.05-1.x86_64.rpm sudo rpm -i cuda-repo-*.rpm sudo dnf clean all sudo dnf -y module install nvidia-driver:latest-dkms sudo dnf -y install cuda ``` 添加环境变量到 `~/.bashrc`： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` **步骤 3：配置 Python 环境** ```bash conda create -n isaacgym python=3.8 conda activate isaacgym pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` **步骤 4：安装 ISAAC Gym** ```bash git clone https://github.com/NVIDIA-Omniverse/IsaacGymEnvs.git cd IsaacGymEnvs pip install -e . ``` #### 3. 验证运行 ```python import isaacgym env = isaacgym.create_env("Cartpole") # 示例环境 obs = env.reset() ``` #### 4. 常见问题解决 - **CUDA 版本不匹配**：更新驱动或降级 CUDA 版本 - **缺少图形依赖**：安装 `mesa-libGL` 和 `libX11`： ```bash sudo dnf install mesa-libGL libX11 ```