CUDA/C++接口 这里直接贴一个官方示例,因为主要是在python上使用,所以把介绍的重心放在pytorch实现的使用上。 #include<tiny-cuda-nn/common.h>// Configure the modelnlohmann::jsonconfig={{"loss",{{"otype","L2"}}},{"optimizer",{{"otype","Adam"},{"learning_rate",1e-3},}},{"encoding",{{...
python setup.py install 其中就这里的最后一步install容易报很多错误,可以参考【坑】 7. 检查是否安装成功 python import tinycudann 坑 python版本一定要大于3.8,尽量用conda装(自己试过本地安装python3.8.0, python3.9.14,python3.10都遇到了很多麻烦) torch版本要匹配tinycudann版本 cuda11.3可能安不了高版本tiny...
- 使用conda创建一个新的虚拟环境,并指定Python版本为3.9。 2. CUDA安装: - 下载对应版本的CUDA Toolkit,如CUDA 11.6。 - 配置环境变量,确保系统能够识别CUDA命令行工具。 3. 克隆和安装nerf2mesh: - 通过Git命令克隆nerf2mesh项目的源代码到本地计算机。 - 使用pip安装nerf2mesh的`requirements.txt`文件中的所...
This repository facilitates the creation of Python wheel files (.whl) from the tiny-cuda-nn project to streamline the installation process on Google Colab. machine-learning deep-learning kaggle python-wheels google-colab kaggle-notebook positional-embedding hashgrid hash-grid tiny-cuda tiny-cuda-nn...
Hello everyone, thank you for sharing this great technique! I have been having problems building the Python bidings from source. I tried running the command with python setup.py install, however, I got the following error message: error_...
确保你的系统上已经安装了Git和Python环境,并且pip工具可用。你可以通过以下命令来检查这些工具是否已安装: bash git --version python --version pip --version 执行安装命令: 使用pip命令从GitHub仓库中安装特定子目录。在你的情况下,你需要安装nvlabs/tiny-cuda-nn仓库中的binding子目录。执行以下命令: bash pip...
tiny-cuda-nn comes with a PyTorch extension that allows using the fast MLPs and input encodings from within a Python context. These bindings can be significantly faster than full Python implementations; in particular for the multiresolution hash encoding. The overheads of Python/PyTorch can nonethele...
tiny-cuda-nn$ cd bindings/torch tiny-cuda-nn/bindings/torch$ python setup.py install Upon success, you can use tiny-cuda-nn models as in the following example: import commentjson as json import tinycudann as tcnn import torch with open("data/config_hash.json") as f: config = json....
建议python3.8+cuda11.7。之后使用conda安装对应的cudatoolkit和cudnn。 到目前位置准备工作就完成了。可以使用g++ --version和nvcc -- verision来看是否正确安装。 接下来是核心步骤: 1,使用git拉取tinycudann仓库,注意两个依赖库是否也拉下来了。 2,进入binding/torch ,运行python setup.py install 如果是正常的...
python3.8 pytorch torchvision cuda-toolkit 也可以按照Pytorch 官网的步骤安装。速度慢换镜像源。 配置编译环境 以下环境为安装tiny-cuda-nn做准备: CUDA Toolkit从 Nvidia 官网下载 CUDA 开发包,注意和前面 Pytorch 的 CUDA 版本保持一致,否则后续编译流程会报错。环境里有多个 CUDA 版本的,自行搜索兼容方法。