LALIC环境安装过程

蜡笔羊驼2026-02-17 13:26

LALIC 按照官方环境installation步骤会报错，以下是建议的修正的安装流程

powershell 复制代码

conda create -n LALIC_env python=3.10
conda activate LALIC_env
pip install compressai==1.2.6
pip install ninja
pip install torchvision==0.19.0
pip install torch==2.4.0
pip install tensorboard

因为这个代码涉及到GPU与CUDA架构的问题，官方模型是在 single NVIDIA GeForce RTX 4090 GPU上训练出来的，我目前只在2080Ti上能够成功运行在A100上按照如下步骤解决完报错后重建图像是错误的，在A40或者H800上甚至没法跑，报错

powershell 复制代码

subprocess.CalledProcessError: Command '['ninja', '-v']' returned non-zero e

以下内容可以忽略

如果想试着在服务器 Slurm A100 环境下运行项目，顺利安装完如上环境后，LALIC 项目运行时有如下报错，如果同样遇到可以参考，但是不太建议，因为还是运行不了。

报错 1

报错内容：

powershell 复制代码

OSError: CUDA_HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA install root.

解决方案：

powershell 复制代码

conda install -c nvidia cuda-toolkit=12.4

报错 2

报错内容：

powershell 复制代码

ValueError: Unknown CUDA arch (10.0) or GPU not supported E0216 19:27:58.677000 139882420627264

解决方案：

（1）首先命令行运行 python，输入如下命令：

python 复制代码

import torch
print(torch.cuda.get_arch_list())

返回值如下：

powershell 复制代码

['sm_50', 'sm_60', 'sm_70', 'sm_75', 'sm_80', 'sm_86', 'sm_90']

，说明没有什么问题。

（2）只需在 sjob_LALIC.sh （也就是你的 Slurm 批处理命令文件中）中加入如下命令：

powershell 复制代码

export TORCH_CUDA_ARCH_LIST=""