(2)在CUDA文件中编写单个样本实现的算法:(针对ball query中的1个中心点) (3)用pybind11绑定c++和python (4)利用setuptools编译c++和cuda文件,python可直接调用 整体文件夹划分如下: 编写C++代码:框架 c++这块主要是整体框架的编写,在ball_query.cpp中核心代码如下:已写上注释。可以看出并不涉及到具体的算法实现,而...
("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f'Using device: {device}') model = PointNetClassifier(num_classes=40).to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.5) # 用于记录...
PointNet++例子:1.将.cu文件进行编译成.o $CUDA_ROOT/bin/nvcc ./grouping/tf_grouping_g.cu -o ./grouping/tf_grouping_g.cu.o -c -O2 -DGOOGLE_CUDA=1 -x cu -Xcompiler -fPIC 1. 2.将cpp文件编译成动态库.so g++ -std=c++11 -shared ./3d_interpolation/tf_interpolate.cpp -o ./3d_interp...
.load('path_to_your_model.pth') model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) x = torch.rand(1, 9, point_num) x = x.cuda() # 如果使用GPU,则取消注释此行 export_onnx_file = "path_to_your_model.onnx" torch.onnx.export(model, x, export_onnx_file, opset_version=11)...
g++ -std=c++11 -shared ./3d_interpolation/tf_interpolate.cpp -o ./3d_interpolation/tf_interpolate_s PointNet++例子: 1.将.cu文件进行编译成.o $CUDA_ROOT/bin/nvcc ./grouping/tf_grouping_g.cu -o ./grouping/tf_grouping_g.cu.o -c -O2 -DGOOGLE_C ...
( batchsize, 1) if x.is_cuda: iden = iden.cuda() x = x + iden x = x.view(-1, self.k, self.k) return x # 分类网络的前面的部分 class PointNetfeat(nn.Module): def __init__(self, global_feat=True, feature_transform=False): # 表示调用PointNetfeat的父类nn.Module的init方法 ...
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --save_dir 'bipointnet' --binary 3.4 验证精度 训练好模型后可通过以下指令测试模型精度: 测试基准模型 PointNet export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py --model_path 'PointNet.pdparams' 测试BiPointNet export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train...
话不多说,下面是代码,基本上完全还原了论文中的PointNet分类模型。 第一部分:数据处理模块 import h5py import torch from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader main_path="E:/DataSets/shapenet_part_seg_hdf5_data/hdf5_data/" ...
# device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # mynet.to(device) input = torch.rand(3, 1, 572, 572) # output = mynet((device)) output = mynet(input) print(output.shape) # (3,2,572,572) ...
都去掉选项-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI = 0. 更改tensorflow路径为: /home/omnisky/anaconda3/envs/PointNet++/lib/python2.7/site-packages/tensorflow等 Cuda路径: usr/local/cuda/bin/nvcc 运行sh文件:直接sh 加上文件名.sh 参考博客:https://blog.csdn.net/qq_40196164/article/details/84638410 ...