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本人的电脑配置如下:

GPU:GTX 1050Ti

CUDA:11.1

python:3.8

pytorch:1.9.0

pytorch3d:0.7.1

NVIDIA CUB:cub-1.9.10-1

目录

1.版本确认

2.下载cub

3.下载pytorch3d

 4.下载VSC2019

 5.编译pytorch3d源文件


1.版本确认

        这个步骤非常非常重要,因为不同的pytorch3d版本适配于不同的torch版本,你可以进到facebook/pytorch3d的官网查看不同的适配版本(这是0.7.1的),其余的你们可以自己查看https://github/facebookresearch/pytorch3d/releases/tag/v0.7.1

 此外,你要保证你的CUDA环境变量要对,比如我的CUDA是11.1,我的cuda toolkit也是11.1的,并把它添加到你的用户的环境变量里,此外还有你的conda也要添加到用户环境变量里面,因为后面我们会用到一个叫做Microsoft Visual Studio2019的工具,在使用时需要你的conda命令进行激活。如果你们有和我一样的版本,cuda11.1,你可以自己新建一个环境,然后重新装一个torch:

pip --default-timeout=1000 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch/whl/torch_stable.html

其它依赖:

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

这样我们就有了一个1.9.0的torch。

 你们也可以自己输入这段代码验证:

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.__version__)

2.下载cub

        CUDA和NVIDIA CUB版本对应关系如下:GitHub - NVIDIA/cub: Cooperative primitives for CUDA C++.

下载好后,将其加入自己的环境变量:

3.下载pytorch3d

        根据你自己的需要下载对应版本的pytorch3d压缩包

下载好后,解压放在文件夹,我是放在了e盘 

 4.下载VSC2019

        因为下载好的源文件需要用c++进行编译VS2019是最好的编译的版本,我们可以去官网下载,安装时,我们选择默认的C++的安装选项

 5.编译pytorch3d源文件

        这个部分是最最关键的,我个人是这么觉得的!

第一步:找到x64 tool vs2019 prompt:

 注:千万要用管理员的方式运行,不然编译的时候头文件调用会出问题!!

 第二步:

cd 你源文件文件夹的位置

同时打开pytorch3D文件夹,找到setup.py文件,打开,将extra_compile_args = {“cxx”: [“-std=c++14”]} 修改为: extra_compile_args = {“cxx”: []}; 

此外,你需要进入conda环境,就像我前面有个(pytorch3d)一样!!

这就提到了我们前面说的为什么要把conda添加到环境变量里面,直接:

conda activate (你创建的环境,我这里是pytorch3d)

不行的话先试试conda init?

接着输入这两段(为了防止编译超时):

set DISTUTILS_USE_SDK=1
set PYTORCH3D_NO_NINJA=1

最后运行:

python setup.py install

x64 native tool vs2019 prompt会开始编译,差不多10分钟就可以编译好:

 到这里,pytorch3d的安装就结束啦,有其他问题的小伙伴可以评论区问我哦!

本文标签: 方法 pytorch3d