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

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前言

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。

win11版本不能使用CUDA 10.2版本，可以参考博主的【Windows11下NeRS官方代码Pytorch实现】

确定版本对应关系

【windows10环境配置详细教程】
环境版本要求保持一致：CUDA，CUB，Pytorch，Pytorch3d

注意这里的cub对应的是真实的物理机安装的cuda版本号(环境变量里配置的cuda)，不是虚拟环境下的cuda版本号，否则即使pytorch3d安装成功，也不能使用gpu。

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

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。