【深度学习】【三维重建】windows10环境配置PyTorch3d详细教程

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Anaconda3

Anaconda3常用命令

1.安装Anaconda3

【官方地址】
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安装过程: next–>同意协议–>所有用户–>选择安装位置–>确认–>安装完成
安装完成: CMD打开命令终执行命令,表示正在使用conda基本版的环境。

conda env list

可能会出现 “‘conda’ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件” 问题

需要配置环境变量: 右击此电脑选择属性–>高级系统设置–>系统环境变量–>编辑path
添加anaconda的路径以及anaconda目录下Scripts文件夹路径

2.卸载Anaconda3

打开“控制面板”->“程序”-> “卸载程序”->“右键卸载Annconda3”

3.修改Anaconda3安装虚拟环境的默认位置

找到"C:\Users(用户)\xxxxx\ .condarc" 文件

如果没有.condarc文件,则需要在cmd命令行执行如下命令

# 在cmd命令行执行命令(win10)
conda config --show-sources
# win11下使用这个命令
conda config --set show_channel_urls yes

# 添加以下内容,即你想放置虚拟环境的位置
envs_dirs:
  - D:\Anaconda3_data\envs
pkgs_dirs:
  - ED:\Anaconda3_data\pkgs

这里我顺道修改了anaconda3的源(清华源)

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
envs_dirs:
  - D:\Anaconda3_data\envs
pkgs_dirs:
  - D:\Anaconda3_data\pkgs

阿里源

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
envs_dirs:
  - D:\Anaconda3_data\envs
pkgs_dirs:
  - D:\Anaconda3_data\pkgs

# 然后执行命令,完成配置
conda install pylint -y

测试修改路径完成情况(anaconda常用命令参考)

conda create -n test python=3.7
conda env list

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安装PyTorch3d

本人windows10下使用【Code for Neural Reflectance Surfaces (NeRS)】算法时需要搭建PyTorch3d环境，故此以详细教程以该算法依赖的环境版本为参照。

确定版本对应关系

环境版本要求保持一致：CUDA，CUB，Pytorch，Pytorch3d
本人的安装版本为：

Python 3.8 + Pytorch 1.7.1 + CUDA Toolkit 10.2 + CUB1 .10.0 + Pytorch3d 0.5.0 +

使用anaconda3新建PyTorch3d虚拟环境：

conda create -n pytorch3d python=3.8
activate pytorch3d

然后安装对应版本pytorch和cuda包：

conda install -c pytorch pytorch=1.7.1 torchvision=0.8.2 cudatoolkit=10.2

注意这里的cub对应的是真实的物理机安装的cuda版本号，不是虚拟环境下的cuda版本号，博主是保持一致的。

博主的cuda版本为10.2，NVIDIA CUB推荐1.10.0，下载解压后将其路径添加到环境变量中：

注意不是在Path中添加

安装Pytorch3d的依赖项：

conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath

源码编译安装Pytorch3d

选择Pytorch3d版本，各版本下有注明其适用的pytorch版本，博主这里是0.5.0版本。

安装VS 2019，以管理者身份打开"x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019"终端，cd到pytorch3d解压目录里，输入以下指令：

activate pytorch3d
set DISTUTILS_USE_SDK=1
set PYTORCH3D_NO_NINJA=1

修改pytorch3d里setup.py文件的源码：

extra_compile_args = {"cxx": ["-std=c++14"]}
# 修改为
extra_compile_args = {"cxx": []}

继续在"x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019"执行以下命令：

# 可能需要科学上网,需要下载一些依赖.
python setup.py install

成功安装。

# 查看环境中的是否成功安装包
conda list

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总结

尽可能简单、详细的介绍windows10环境配置PyTorch3d详细教程，后续可以在当前配置的PyTorch3d环境中运行三维重建相关的代码。