利用CPU实现PointNet(Pytorch版)代码 一、安装CPU版PyTorch 首先安装Pytorch,注意要是CPU版本 1、在anaconda中创建环境 先进入Anaconda Prompt,然后输入命令行 conda create -n pointnet 这里我直接使用pointnet作为环境名,没有选择python版本,有需要可以在后面添加 在anaconda中创建环境 2、进入环境 输入命令,进入环境 con...
1. **环境准备**：首先，需要安装适合运行PointNet的操作系统，如Ubuntu 18.04 LTS。接着，配置深度学习开发环境，包括安装显卡驱动、CUDA、cuDNN等，以及Python环境和必要的库，如PyTorch。2. **源码和数据集下载**：从GitHub等开源平台下载PointNet的源码（如PyTorch版本）和相应的数据集（如ModelNet40...
anaconda环境配置文件 激活虚拟环境,按照github上步骤安装 参考 git clone https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch cd pointnet.pytorch pip install -e . pip install -e . 一定需要,其余上面两步是在下载代码,若已经拥有代码可以不用执行。 下载数据集,编译可视化工具 cd script bash build.sh #build C++...
PointNet可以通过以下步骤来运行：首先，需要安装适当版本的PyTorch。由于提问中特别提到了CPU版本，因此需要确保安装的是支持CPU的PyTorch。安装过程包括在anaconda中创建一个新的环境，激活该环境，然后通过conda命令安装PyTorch，并指定cpuonly参数以确保是CPU版本。安装完成后，可以通过导入torch并打印版本来验证...
在安装pointnet2_ops这个Python库时,有时可能会遇到各种报错。这些报错可能源于多种原因,包括依赖关系未满足、Python版本不兼容、操作系统环境配置问题等。下面,我们将分析一些常见的报错并提供相应的解决方案。 1. 依赖关系未满足 pointnet2_ops可能依赖于其他特定的Python库或工具。如果这些依赖项没有被正确安装,那么pi...
1.1 配置Python环境与安装pytorch 我这里用的是yolov5环境:yolov5环境配置及使用 —— 深度学习(三) 官网github在pytorch-1.0上测试过,我这里用的是1.7.0 1.2 安装pointnet及其他包与下载数据 gitclonehttps://github.com/fxia22/pointnet.pytorchcdpointnet.pytorch ...
按照官网下载命令中提示的网址,自己下载离线包,使用pip install D:\自己离线包路径\torch-1.4.0+cpu-cp36-cp36m-win_amd64.whl安装,目前没有看到可以通过conda install 命令实现离线安装的。 速度快,一般都可以成功,但有时会报错,如下面这种: 出现
PointNet包安装 cd pointnet.pytorch-master pip install -e . 1. 2. 再通过pip list查看终端有没有PointNet包 数据集为shapenet类型 1.分类—Classification 1.1训练 在pointnet.pytorch-master/utils文件夹下,通过快捷键打开终端:按住Ctrl+L,输入cmd回车,就会快速打开cmd窗口,且定位到该文件夹下。在终端输入 ...
可以从JetBrains官网下载并安装。 PyTorch:一个开源的深度学习框架,支持GPU加速。请确保您安装的PyTorch版本与您的GPU兼容。 二、创建虚拟环境 打开Anaconda Prompt,创建一个新的虚拟环境,专门用于Pointnet++项目。执行以下命令: conda create -n pointnet_env python=3.7 conda activate pointnet_env 三、安装依赖库 在...
三、易用性测评 安装与配置 在易用性方面,我们首先考察了PointNet的安装与配置过程。总体来说,PointNet的安装相对简单,只需按照官方提供的指导进行操作即可。同时,它还支持多种主流的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等),使得用户可以根据自己的喜好和需求选择合适的框架进行使用。 接口与文档 PointNet提供了丰富的接口...