安装方法可以参考网上的一些方法或者我的这篇文章。 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"}...
在Windows系统中安装nerf2mesh、tiny-cuda-nn及pytorch3d涉及一系列步骤,从环境配置到软件安装再到错误处理。以下是详细的安装指南:1. 环境配置: - 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
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win版本,到这里就已经成功安装了。但是在服务器上会报缺少libcuda.so的错误。这时候就是最坑的地方...
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...
安装conda wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py38_4.8.3-Linux-x86_64.sh --no-check-certificate bash Miniconda3-py38_4.8.3-Linux-x86_64.sh 2. 新建环境 conda create --name nerfstudio -y python=3.8 conda activate nerfstudio python -m pip install --up...
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。