【nerf-pytorch代码】Ubuntu20.04系统环境搭建

目录

安装nvidia驱动

安装anaconda

安装CUDA

安装CUDNN

克隆nerf-pytorch代码

创建并激活虚拟环境

安装PyTorch

安装其他的库

运行DEMO

安装nvidia驱动

打开软件与更新

我选的是阿里源，也可以选清华源，都可以的。

选择适合自己的版本，先进行应用更改在进行重新启动。

然后就可以啦！真的太方便辽！

安装anaconda

• 下载安装包

 anaconda下载官网：Free Download | Anaconda 

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh

• 运行安装

sh Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh

按enter键；输入yes按enter键；

此处回车选择默认在用户主目录下创建一个名为anaconda3的文件夹作为安装地址。

• 输入conda -V命令（注意conda与-V之间有一个空格）可查看当前Anaconda版本

conda -V

• 输入python命令查看是否可以使用python

python

安装CUDA

• 下载安装包

CUDA下载地址： CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

• 运行安装

sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

更改安装路径

（因为我们是一个服务器多个人用，所以要安装在自己的账户下）

• 配置并更新环境变量

vim ~/.profile#添加
export PATH="/home/lyc/cuda-11.3/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/home/lyc/cuda-11.3/lib64:/home/lyc/cuda-11.3/mylib/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"source ~/.profile

•  输入nvcc -V命令（注意nvcc与-V之间有一个空格）可查看当前CUDA版本

安装CUDNN

• 下载安装包

cudnn下载地址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

​

• 解压

xz -d cudnn-linux-x86_64-8.9.4.25_cuda11-archive.tar.xz
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.4.25_cuda11-archive.tar

• 将include和lib中的内容复制到cuda文件夹中

cp include/cudnn.h /home/lyc/cuda-11.3/include
cp lib/libcudnn* /home/lyc/cuda-11.3/lib64

•  添加读取权限

chmod a+r /home/lyc/cuda-11.3/include/cudnn.h /home/lyc/cuda-11.3/lib64/libcudnn*

克隆nerf-pytorch代码

nerf-pytorch代码网址：https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch

git clone https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch.git

​

创建并激活虚拟环境

conda create -n nerf python=3.7
conda activate nerf

安装PyTorch

PyTorch官网：Start Locally |PyTorch

conda install 或者 pip install 都可以，二选一就行。 

​

#二选一即可# CUDA 11.3
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch# CUDA 11.3
pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

验证pytorch是否安装成功：

安装其他的库

根据requirements.txt，用pip安装其他的库：

pip install imageio
pip install imageio-ffmpeg
pip install matplotlib
pip install configargparse
pip install tensorboard
pip install tqdm
pip install opencv-python

运行DEMO

• 下载 lego 和 fern数据集 

bash download_example_data.sh

• 训练一个低分辨率的 lego NeRF

python run_nerf.py --config configs/lego.txt

运行成功咯：

训练结果存放目录：logs/blender_paper_lego。

训练50000次：

训练100000次：

训练150000次：

训练200000次：