首先根据自己的cuda环境新建一个虚拟环境:
conda create -n name python=3.9
因为目前我用的python3.9基本没什么问题,觉得比较稳定
确定安装的pytorch和torchvision等
我的环境是:Ubuntu18.04,cuda11.7,所以使用以下命令
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
然后安装各种依赖包:建议不要按github官网一样指定版本,因为官网的pytorch环境和自己的不一样,不指定版本的话系统会默认安装与自己pytorch环境相匹配的版本包
pip install setuptools
pip install numpy
pip install matplotlib
pip install opencv-python
pip install pyyaml
pip install tensorboard
pip install trimesh
pip install configargparse
pip install einops
pip install moviepy
pip install ninja
pip install pyopengl
pip install gdown
pip install glfw xatlas
接着安装nvdiffrast:
先到官网下载nvdiffrast:https://github.com/NVlabs/nvdiffrast/
然后上传到服务器进入这个目录:cd nvdiffrast-main/
pip install .
下一步安装tiny-cuda-nn:
git clone --recursive https://github.com/nvlabs/tiny-cuda-nn
接着查看克隆状态,进入tiny-cuda-nn目录:
git status
这样就克隆完毕,下面进入编译过程(时间有点长,耐心等待):
cmake . -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo
cmake --build build --config RelWithDebInfo -j
cd bindings/torch
python setup.py install
如果结果是这样,恭喜你基本成功了!!!后续就是加载数据和安装pytorch3d进行可视化了~