pytorch3d成功安装

一、pytorch3d是什么?

PyTorch3D的目标是帮助加速深度学习和3D交叉点的研究。3D数据比2D图像更复杂,在从事Mesh R-CNN和C3DPO等项目时,我们遇到了一些挑战,包括3D数据表示、批处理和速度。我们开发了许多有用的算子和抽象,用于3D深度学习,并希望与社区分享,以推动这一领域的新研究。

在PyTorch3D中,我们包含了高效的3D操作符、异构批处理功能和模块化可微渲染API,为该领域的研究人员提供了急需的工具包,以实现复杂3D输入的前沿研究。

来自:https://pytorch3d.org/docs/why_pytorch3d

二、安装步骤

1.添加anaconda源(最最最最最关键!!)

以清华源 ubuntu18.04为例,其他平台安装方法可以借鉴:

在终端执行以下代码

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

以上两条是Anaconda官方库的镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

以上是Anaconda第三方库 Conda Forge的镜像

for linux

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

for legacy win-64

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/

#以上两条是Pytorch的Anaconda第三方镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch3d/

conda config --set show_channel_urls yes

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

添加完成后可以使用conda info命令查看是否添加成功

!!!添加pytorch源和pytorch3d源是最关键的步骤!!!

2.创建环境

以python3.8为例,这个看实际需求。

conda create -n pytorch3d python=3.8

conda activate pytorch3d

1

2

3.安装pytorch和pytorch3d

截止本文的编写时间,当前最版本pytorch3d为0.6.2,最高支持pytorch1.11.0,所以最好不要安装pytorch 1.12.0 以上版本;以pytorch 1.10.1版本为例,对了我的nvcc -v cuda版本是11.3,安装pytorch需要适配:

首先安装pytorch

conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3

使用官方网站提供的命令安装,参考:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

但是尤其注意以因为已经更换过conda源了,所以不需要添加-c pytorch -c conda-forge,否则默认从官方源添加

这一步需要等待一段时间,但清华源速度总比官方源强多了

其次安装必要库

conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath

安装pytorch3d,只需要一条命令

conda install pytorch3d

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

那么就是激动人心的时刻了:

总结

完结撒花,希望后续在使用pytorch3d的过程中能够出一些好的教程,期待自己可以~


版权声明:本文为CSDN博主「LuH1124」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43357695/article/details/126063091

这上面是linux的吧

我先下载github上的

然后解压

发布版本 0.7.4 ·FacebookResearch/PyTorch3D ·GitHub

Releases · facebookresearch/pytorch3d (github.com)

8月4日尝试

conda install pytorch3d -c pytorch3d

conda install -c pytorch3d pytorch3d

https://data.pyg.org/whl/

这是torch的文件吧

pytorch3d

8.7日尝试成功

安装前置

复制代码
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath
conda install jupyter
pip install scikit-image matplotlib imageio plotly opencv-python
pip install black usort flake8 flake8-bugbear flake8-comprehensions

Welcome to PyTorch3D's documentation! --- PyTorch3D documentation

官方文档

Release CUB 1.15.0 · NVIDIA/cub · GitHub

下载cub

Windows下Pytorch3d的安装方法_木清风居士的博客-CSDN博客

参考链接

打开

x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019

然后cd到pytorch3d目录

激活conda activate pytorch3d

10.24 cv方向3DMM必备环境------Windows10/11下pytorch3d[完美安装版]_啥都会一点的老程,自在地镜强者的博客-CSDN博客

参考这篇

安装约需要五分钟,等吧,中间提示pillow没有安装

然后先安装conda install zlib

然后安装pillow,安装成功了。

总结:

1.安装cuda11.6然后安装torch版本为3.9的1.12的。然后安装cub,1.15.0版本的,在环境变量加上

安装好后,参考版本

下载pytorch3d的版本,我安装的0.7.4

安装VS 2019后,打开如下图所示的"x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019"终端,然后cd到pytorch3d解压后的目录路径里:

激活对应的环境conda activate pytorch3d

打开cd到pytorch3d的位置,输入这两句

set DISTUTILS_USE_SDK=1

set PYTORCH3D_NO_NINJA=1

然后python setup.py install

然后报错

修改 pytorch3d里setup.py文件的源码:将extra_compile_args = {"cxx": ["-std=c++14"]} 修改为: extra_compile_args = {"cxx": []};

安装报错,修改setup.py里的文件

安装报错修改cuda的文件。打开你的cuda目录下:\include\thrust\system\cuda\config的代码,在74行加入提示的语句,如下修改:

修改增加第74行

Releases · facebookresearch/pytorch3d · GitHub

成功了,记录于此2023.08.07

有个报错,提示找不到文件,猜测是cuda没有安装对

相关推荐
cxr8289 分钟前
AI提示工程第一性原理:精通原子提示,激发语言模型的基本单位
人工智能·语言模型·自然语言处理
X.AI66630 分钟前
YouTube评论情感分析项目84%正确率:基于BERT的实战复现与原理解析
人工智能·深度学习·bert
艾莉丝努力练剑36 分钟前
【C++:继承】面向对象编程精要:C++继承机制深度解析与最佳实践
开发语言·c++·人工智能·继承·c++进阶
小宁爱Python1 小时前
从零搭建 RAG 智能问答系统 6:Text2SQL 与工作流实现数据库查询
数据库·人工智能·python·django
Hard_Liquor1 小时前
Datawhale秋训营-“大运河杯”数据开发应用创新大赛
人工智能·深度学习·算法
运维行者_1 小时前
AWS云服务故障复盘——从故障中汲取的 IT 运维经验
大数据·linux·运维·服务器·人工智能·云计算·aws
Saniffer_SH1 小时前
搭载高性能GPU的英伟达Nvidia DGX Spark桌面性能小怪兽国内首台开箱视频!
人工智能·深度学习·神经网络·ubuntu·机器学习·语言模型·边缘计算
数字化脑洞实验室2 小时前
AI决策vs人工决策:效率的底层逻辑与选择边界
人工智能
可触的未来,发芽的智生2 小时前
追根索源:换不同的词嵌入(词向量生成方式不同,但词与词关系接近),会出现什么结果?
javascript·人工智能·python·神经网络·自然语言处理
递归不收敛2 小时前
三、检索增强生成(RAG)技术体系
人工智能·笔记·自然语言处理