linux上怎样安装diff-gaussian-rasterization(研一菜鸟,记录一下花半天时 ...

十念  金牌会员 | 2024-6-21 13:45:44 | 显示全部楼层 | 阅读模式
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迩来在服务器复现一篇论文,但是在输入代码
  1. pip install submodules/diff-gaussian-rasterization
复制代码
之后 发生了题目
我的理解是服务器的驱动是12.0,本地cuda12.0,anaconda创建的假造环境下的pytorch版本编译的时候没有用到假造环境里的cudatoolkit11.1,而是服务器里的本地的cuda。查阅网上资料,要用cuda版本切换,但是安装新的cuda似乎需要管理员权限。于是在本身电脑上的WSL上安装。
1.下载安装cuda 
  1. wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
  2. sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
复制代码
具体步调:
选择continue
输入accept
接下来在安装的组件那里取消Driver选项,如果没有这个选项,默认取消
然后需要的cuda11.1就安装完毕
2.CUDA版本切换
由于看过别的帖子,那种修改软链接之后,输入 nvcc -V CUDA仍旧表现12.0
所以我直接在bashrc的末了修改
  1. vim ~/.bashrc
复制代码
把之前声明的cuda12.0表明掉,声明新的cuda

  1. export PATH="/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH"
  2. export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
  3. export LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.1/lib64:$LIBRARY_PATH"
复制代码
退出后,输入
  1. source ~/.bashrc
复制代码
然后在输入 
  1. nvcc -V
复制代码
表现11.1代表版本切换成功
3.安装diff-gaussian-rasterization
在假造环境里安装好torch和对应的cuda,看看torch是不是能用GPU运行

开始安装diff-gaussian-rasterization
  1. pip install submodules/diff-gaussian-rasterization
复制代码

结果编译失败,错误是 glm/glm.hpp: No such file or directory

办理方法:
  1. sudo apt-get install libglm-dev
复制代码
再次安装

成功咯

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