Ubuntu 18安装nerfstudio教程、踩坑记录

写在最前头！！！配置nerfstudio需要cuda没有cuda请不用往下看了，cuda官方是要求11.3或者11.7我自己用的是阿里云的11.4亲测可用。

一、配置环境 安装anaconda3

去官网或者镜像下载anaconda3 的执行文件

官网：anaconda官网

清华镜像：清华大学开源软件镜像站

下载好之后执行如下代码：

bash Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

等待安装完成之后出现(base)字样，然后按照nerfstudio文档 创建虚拟环境：

conda create --name nerfstudio -y python=3.8conda activate nerfstudiopython -m pip install --upgrade pip

创建完环境之后需要安装torch，这里以cuda11.3为例：

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

如果是cuda11.7的用这个命令：

pip uninstall torch torchvision functorchpip install torch==1.13.1 torchvision functorch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

安装tinycudann pip install ninja git+https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn/#subdirectory=bindings/torch

注意！在安装tinycudann的时候可能会因为在国内的原因导致无法从github拉取，出现

“The TLS connection was non-properly terminated.”这样的报错，我是使用以下命令：

git config --global --unset http.proxy git config --global --unset https.proxy

但是有时候也会出问题，我也参考了这篇文章：知乎

在安装完tinycudann之后，就可以按照文档安装nerfstudio了：

pip install nerfstudio

注意！使用如上命令的时候会自动把上面的torch卸载安装别的版本（除非你就是11.3），否则在执行上述命令之后再执行一下如下命令重新装回torch1.12：

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

安装完成后还需要再安装一个新的依赖：

pip install functorch==0.2.1

注意！不要直接使用pip install functorch，会自动把torch卸载，直接安装制定版本即可。

至此 nerfstudio的基本框架都安装完毕。

可以用官方文档的demo试一下：

# Download some test data:ns-download-data nerfstudio --capture-name=poster# Train modelns-train nerfacto --data data/nerfstudio/poster

在执行第一行命令时因为是直接从google drive上取数据所以服务器在国内的小伙伴可能会出现错误，我的服务器是在国外的所以可以直接用，如果不行的话不要着急，不一定是你装错了！！

这里以我的为例，运行成功之后出现如下画面：

然后我们用给的这个