pytorch3dが正常にインストールされました

1.pytorch3dとは何ですか?
PyTorch3D の目標は、ディープラーニングと 3D の交差点における研究の加速を支援することです。3D データは 2D 画像よりも複雑で、Mesh R-CNN や C3DPO などのプロジェクトに取り組んでいる間、3D データの表現、バッチ処理、速度などのいくつかの課題に直面しました。私たちは 3D 深層学習用に多くの便利な演算子と抽象化を開発しており、それらをコミュニティと共有して、この分野の新しい研究を推進したいと考えています。
PyTorch3D には、効率的な 3D オペレーター、異種バッチ機能、およびモジュール式微分可能なレンダリング API が組み込まれており、複雑な 3D 入力に関する最先端の研究を可能にする切望されているツールキットを現場の研究者に提供します。

出典: https://pytorch3d.org/docs/why_pytorch3d

2. インストール手順
1. anaconda ソースを追加します (最も、最も、最も、最も重要です!!)
清華ソース ubuntu18.04 を例として取り上げます。他のプラットフォームのインストール方法を参考に使用できます。

# ターミナルで次のコードを実行します
。 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/
# 上記 2 つは Anaconda 公式ライブラリの鏡像です

conda config --add Channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
# 上記は Anaconda のサードパーティライブラリ Conda Forge のミラーです

# Linux の場合
conda 設定 --add チャネル https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
# レガシー win-64 の
conda config --add チャネル https://mirrors.tuna.tsinghua .edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
#上の 2 つは Pytorch の Anaconda サードパーティミラー
conda config --add Channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch3d/

conda config --set show_channel_urls はい

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追加が完了したら、conda info コマンドを使用して追加が成功したかどうかを確認できます
。！！pytorch ソースと pytorch3d ソースの追加は最も重要なステップです。！！

2. 環境を作成します。
例として python3.8 を取り上げます。これは実際のニーズによって異なります。

conda create -n pytorch3d python=3.8
conda activate pytorch3d
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3. pytorch と pytorch3d をインストールする
この記事の執筆時点で、pytorch3d の現在のバージョンは 0.6.2 で、最も高いサポートは pytorch1.11.0 であるため、インストールしないことをお勧めします。 pytorch 1.12.0 以降のバージョンをインストールするには、pytorch バージョン 1.10.1 を例にしますが、ちなみに、私の nvcc -v cuda バージョンは 11.3 で、pytorch のインストールを調整する必要があります。

# 最初に pytorch をインストールします
conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3
# 公式 Web サイトで提供されるコマンドを使用してインストールします。https://pytorch.org/ を参照してください。 get-started/Previous-versions/
# ただし、conda ソースが置き換えられているため、特に注意してください。そのため、-c pytorch -c conda-forge を追加する必要はありません。追加しない場合は、デフォルトで公式ソースから追加されます #
Thisステップには時間がかかりますが、清華社のソースは公式ソースよりもはるかに強力です

# 次に、必要なライブラリをインストールします
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath

# pytorch3d をインストールするには、コマンドが 1 つだけ必要です
conda install pytorch3d
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そして、それはエキサイティングな瞬間です。

まとめ
Sahua を完成させました。将来 pytorch3d を使用する過程でいくつかの良いチュートリアルを作成できればと思っています。それができることを楽しみにしています~
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著作権に関する声明: この記事は CSDN ブロガー「LuH1124」によるものです。元の記事は CC 4.0 BY-SA 著作権契約に従っています。転載する場合は、元のソースのリンクとこの声明を添付してください。
元のリンク: https://blog.csdn.net/weixin_43357695/article/details/126063091

これはリナックスです

まずはgithubでダウンロードします

それから解凍します

リリースバージョン 0.7.4 FacebookResearch/PyTorch3D GitHub

リリース · facebookresearch/pytorch3d (github.com)

8月4日にお試しください

conda インストール pytorch3d -c pytorch3d

conda インストール -c pytorch3d pytorch3d

https://data.pyg.org/whl/

これはトーチのファイルです

pytorch3d

8.7日間の試みは成功しました

プレインストール

conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath
conda install jupyter
pip install scikit-image matplotlib imageio plotly opencv-python
pip install black usort flake8 flake8-bugbear flake8-comprehensions

PyTorch3D のドキュメントへようこそ! — PyTorch3D ドキュメント

公式文書

CUB 1.15.0 をリリース · NVIDIA/cub · GitHub

ダウンロード

Windows に Pytorch3d をインストールする方法 - プログラマーが求めた

参考リンク

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