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Ubuntu22.04配置3D gaussian splatting

这篇博客提供了3D gaussian splatting在新安装Ubuntu上的配置过程。

1.拉仓库

2.安装显卡驱动和cuda版本

3.安装Pytorch

4.安装Pycharm和配置Python

5.安装附加依赖项(方法一)

6.安装Anaconda(方法二)

7.测试


1.拉仓库

# HTTPS
git clone https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting --recursive

2.安装显卡驱动和cuda版本

打开终端,输入命令:

nvidia-smi

上图的CUDA  Version:12.4指的是最高支持cuda12.4的版本,并不是已经安装了cuda12.4的版本,输入以下指令查看cuda版本:

nvcc -V

上图表示cuda未安装,此时需要去Nvidia官网CUDA Toolkit 12.6 Update 3 Downloads | NVIDIA Developer安装CUDA Toolkit,注意不要超过上述规定的CUDA版本

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-12-4-local_12.4.0-550.54.14-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-4-local_12.4.0-550.54.14-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-4-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-4

 配置环境变量

为确保正确配置 CUDA 环境变量,编辑 ~/.bashrc 文件:

nano ~/.bashrc

在文件末尾添加以下内容:

export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64/stubs:${LD_LIBRARY_PATH}

然后,执行以下命令使配置生效:

source ~/.bashrc

可以通过以下命令验证 CUDA 是否安装成功:

nvcc --version

3.安装Pytorch

安装cuda版本的pytorch版本。本人显卡3090,cuda版本12.4

pip install torch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

4.安装Pycharm和配置Python

Step 1: 安装pycharm

sudo snap install pycharm-professional --classic

 进去选择中文版。

确保你已经安装了 Python。运行以下命令检查:

python3 --version

如果未安装 Python,使用以下命令安装:

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

Step 2: 打开 PyCharm
  1. 启动 PyCharm。
  2. 创建或打开一个项目。
Step 3: 配置 Python 解释器
  1. 点击菜单 File > Settings(或 PyCharm > Preferences)。

  2. 导航到 Project > Python Interpreter

  3. 点击右侧的齿轮图标,选择 Add Interpreter

  4. 选择 System InterpreterVirtual Environment

    • System Interpreter:
      • 在下拉菜单中选择你的 Python 路径(通常是 /usr/bin/python3 或类似路径)。
    • Virtual Environment:
      • 选择 New Virtualenv Environment
      • 确保 Python 二进制文件指向正确的 Python 版本。
  5. 点击 OK,等待 PyCharm 配置环境。

5.安装附加依赖项(方法一)

# Dependencies
sudo apt install -y libglew-dev libassimp-dev libboost-all-dev libgtk-3-dev libopencv-dev libglfw3-dev libavdevice-dev libavcodec-dev libeigen3-dev libxxf86vm-dev libembree-dev

pip install plyfile

pip install opencv-contrib-python

pip install tqdm

# Project setup
cd SIBR_viewers
cmake -Bbuild . -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release # add -G Ninja to build faster
cmake --build build -j24 --target install

安装子模块

先cd到~/code/gaussian-splatting,然后输入命令:

pip install submodules/diff-gaussian-rasterization

pip install submodules/simple-knn
pip install submodules/fused-ssim

6.安装Anaconda(方法二)

步骤 1:下载 Anaconda 安装脚本

访问 Anaconda 下载页面 下载适用于 Linux 的安装脚本,或者直接使用 wget 命令:

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh

步骤 2:运行安装脚本

运行下载的安装脚本:

bash Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh

步骤 3:安装过程中接受许可协议

与 Miniconda 类似,Anaconda 安装过程会提示你接受许可协议。输入 yes 来继续。

步骤 4:选择安装路径

可以选择默认路径(通常是 ~/anaconda3),或者指定一个其他目录。

步骤 5:初始化 Conda

选择 yes 来初始化 Conda。

步骤 6:刷新 shell 配置

与 Miniconda 一样,安装完成后,你需要刷新 shell 配置:

source ~/.bashrc

步骤 6:验证 Conda 是否成功安装:

conda --version

步骤 7:创建环境并安装依赖项

conda env create --file environment.yml conda activate gaussian_splatting

conda activate gaussian_splatting

7.测试

下载DTU数据集https://drive.google.com/drive/folders/1SJFgt8qhQomHX55Q4xSvYE2C6-8tFll9,并进行解压。

设置形参如下,运行即可。

运行结果的终端显示:

参考:

基于RTX3090的Ubuntu22.04安装cuda11.7和cudnn8.6_ubuntu虚拟环境安装cuda11.7-CSDN博客

炼丹学习笔记2---ubuntu2004运行3D Gaussian Splatting(3DGS)分享_ubuntu gaussian splatting torch-CSDN博客

感谢!!!


http://www.kler.cn/a/447731.html

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