nerfstudio環境配置

zhywyt發表於2024-08-07

環境基礎:

neofetch

            .-/+oossssoo+/-.               root@zhy-cuda 
        `:+ssssssssssssssssss+:`           ------------- 
      -+ssssssssssssssssssyyssss+-         OS: Ubuntu 22.04 LTS x86_64 
    .ossssssssssssssssssdMMMNysssso.       Host: SA5212M5 00001 
   /ssssssssssshdmmNNmmyNMMMMhssssss/      Kernel: 6.8.4-3-pve 
  +ssssssssshmydMMMMMMMNddddyssssssss+     Uptime: 13 hours, 43 mins 
 /sssssssshNMMMyhhyyyyhmNMMMNhssssssss/    Packages: 535 (dpkg) 
.ssssssssdMMMNhsssssssssshNMMMdssssssss.   Shell: bash 5.1.16 
+sssshhhyNMMNyssssssssssssyNMMMysssssss+   Resolution: 1024x768 
ossyNMMMNyMMhsssssssssssssshmmmhssssssso   Terminal: node 
ossyNMMMNyMMhsssssssssssssshmmmhssssssso   CPU: Intel Xeon Gold 6138 (80) @ 3.700GHz 
+sssshhhyNMMNyssssssssssssyNMMMysssssss+   GPU: NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 
.ssssssssdMMMNhsssssssssshNMMMdssssssss.   Memory: 3977MiB / 32768MiB 
 /sssssssshNMMMyhhyyyyhdNMMMNhssssssss/
  +sssssssssdmydMMMMMMMMddddyssssssss+
   /ssssssssssshdmNNNNmyNMMMMhssssss/
    .ossssssssssssssssssdMMMNysssso.
      -+sssssssssssssssssyyyssss+-
        `:+ssssssssssssssssss+:`
            .-/+oossssoo+/-.

nvidia-smi

Sun Jul 28 05:42:24 2024       
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.154.05             Driver Version: 535.154.05   CUDA Version: 12.2     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                      |               MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti     On  | 00000000:3B:00.0 Off |                  N/A |
|  0%   27C    P8               9W / 300W |      2MiB / 11264MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |                  N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                                         
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
|  No running processes found                                                           |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

安裝conda

直接來到官網安裝,選擇跳過註冊即可:
https://www.anaconda.com/download/success

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
chmod +x Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
export LC_ALL=C.UTF-8
export LANG=C.UTF-8
./Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

中途出現了一個路徑錯誤,但是我並有中文路徑,所以加上了兩句export,之後正常安裝。
然後重啟終端。

安裝conda環境

conda create --name nerfstudio -y python=3.8
conda activate nerfstudio
python -m pip install --upgrade pip

到這裡正常,然後需要安裝一些包。這裡加入代理

# 設定代理
conda config --set proxy_servers.http http://10.10.10.100:7890
conda config --set proxy_servers.https http://10.10.10.100:7890
# 取消代理
conda config --set proxy_servers.http http://10.10.10.100:7890
conda config --set proxy_servers.https http://10.10.10.100:7890

然後發現代理無效,於是使用清華源安裝對應的庫:

pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

然後設定conda 清華源

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/
conda config --set show_channel_urls yes
————————————————
版權宣告:本文為博主原創文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版權協議,轉載請附上原文出處連結和本宣告。
原文連結:https://blog.csdn.net/Boys_Wu/article/details/106623192

然後安裝

conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda-toolkit

最後從原始碼安裝nerfstudio即可:

git clone https://github.com/nerfstudio-project/nerfstudio.git
cd nerfstudio
pip install --upgrade pip setuptools
pip install -e .

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