【深度学习】【三维重建】windows10环境配置PyTorch3d详细教程
【深度学习】【三维重建】windows10环境配置PyTorch3d详细教程
文章目录
- 【深度学习】【三维重建】windows10环境配置PyTorch3d详细教程
- 前言
- 确定版本对应关系
- 源码编译安装Pytorch3d
- 总结
前言
本人windows10下使用【Code for Neural Reflectance Surfaces (NeRS)】算法时需要搭建PyTorch3d环境,故此以详细教程以该算法依赖的环境版本为参照。
win11版本不能使用CUDA 10.2版本,可以参考博主的【Windows11下NeRS官方代码Pytorch实现】
确定版本对应关系
【windows10环境配置详细教程】
环境版本要求保持一致:CUDA,CUB,Pytorch,Pytorch3d
注意这里的cub对应的是真实的物理机安装的cuda版本号(环境变量里配置的cuda),不是虚拟环境下的cuda版本号,否则即使pytorch3d安装成功,也不能使用gpu。
本人的安装版本为:
Python 3.8 + Pytorch 1.7.1 + CUDA Toolkit 10.2 + CUB1 .10.0 + Pytorch3d 0.5.0 +
使用anaconda3新建PyTorch3d虚拟环境:
conda create -n pytorch3d python=3.8
activate pytorch3d
然后安装对应版本pytorch和cuda包:
conda install -c pytorch pytorch=1.7.1 torchvision=0.8.2 cudatoolkit=10.2
博主的cuda版本为10.2,NVIDIA CUB推荐1.10.0,下载解压后将其路径添加到环境变量中:

注意不是在Path中添加
安装Pytorch3d的依赖项:
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath
源码编译安装Pytorch3d
选择Pytorch3d版本,各版本下有注明其适用的pytorch版本,博主这里是0.5.0版本。

安装VS 2019,以管理者身份打开"x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019"终端,cd到pytorch3d解压目录里,输入以下指令:
activate pytorch3d
set DISTUTILS_USE_SDK=1
set PYTORCH3D_NO_NINJA=1

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

继续在"x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019"执行以下命令:
# 可能需要科学上网,需要下载一些依赖.
python setup.py install
成功安装。

# 查看环境中的是否成功安装包
conda list

总结
尽可能简单、详细的介绍windows10环境配置PyTorch3d详细教程,后续可以在当前配置的PyTorch3d环境中运行三维重建相关的代码。
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