ClimateNeRF环境配置
#配置 #深度学习 2023-12-29

最近在学习这个，需要配置环境。总的来说挺好配的，但是有点问题，需要记录一下。

环境问题

  • 克隆仓库： 

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    git clone --recursive https://github.com/y-u-a-n-l-i/Climate_NeRF.git

  • 创建环境： 

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    conda create -n climatenerf python=3.8 和 conda activate climatenerf

  • 安装 torch 等： 

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    pip install torch==1.11.0 torchvision==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

  • 安装torch-scatter： 

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    pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu113.html

  • 安装 cmake： 

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    conda install cmake

  • 安装 nvcc：

    • 需要指定版本 

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      conda install -c "nvidia/label/cuda-11.7.0" cuda-nvcc

    • 头文件： 

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      conda install -c conda-forge cudatoolkit-dev

  • 安装 tinycudann 的 PyTorch extension：需要注意要根据这个

    来安装 float32 precision 的

  • 克隆 tinycudann： 

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    git clone --recursive https://github.com/nvlabs/tiny-cuda-nn

  • cd tiny-cuda-nn

  • 这个地方由于服务器环境的原因 cmake 参数需要设置一下，同时在 gpu 节点上运行： 

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    cmake . -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo -S . -G Ninja
    cmake --build build --config RelWithDebInfo -j

  • 安装 PyTorch extension： 

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    cd bindings/torch
    python setup.py install

  • 安装 mmsegmentation：GET STARTED: INSTALL AND RUN MMSEG：

    • Install MMCV using MIM 

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      pip install -U openmim
      mim install mmengine
      mim install "mmcv>=2.0.0"

    • Install MMSegmentation 

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      pip install "mmsegmentation>=1.0.0"

    • 下载 segmentation model segformer_mit-b5_8xb1-160k_cityscapes-1024x1024 到合适的文件夹中： 

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      mim download mmsegmentation --config segformer_mit-b5_8xb1-160k_cityscapes-1024x1024 --dest .

  • 安装 MTMT： 

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    pip3 install --no-build-isolation git+https://github.com/lucasb-eyer/pydensecrf.git

    • 安装这个的时候出现了一些问题（如下图）。错误的原因是缺失 pydensecrf/eigen.cpp 这个文件。需要换用另一种方式下载 pydensecrf 

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      conda install -c conda-forge pydensecrf

  • 下载 MTMT 的 checkpoint：Trained Model

  • 安装剩余的依赖： 

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    pip install -r requirements.txt

    • 在这其中安装 cupy 的时候出错了。使用命令 

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      pip install cupy-cuda113
      单独安装（要根据自己的 cuda 版本来），然后删掉 requirements.txt 中的 cupy 这一项

  • 安装 cuda extension： 

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    pip install models/csrc

    注意需要 pip >= 22.1（照着流程来的话 pip 版本应该不会错），并且该安装要在 gpu 节点上进行

然后应该就可以运行了。跑个 training 试试看。

训练问题

  1. ftfy 和 regex

直接安装：pip install ftfy 和 pip install regex

  1. cuda 头文件（这个是在另一个服务器上发生的问题，也记录一下）

train 跑起来后出现了这样的错误，错误的原因是找不到 cuda 的某个头文件。这是由于作者把头文件路径写死了，但是我们的服务器环境路径不一样。

翻下 conda 环境，发现该头文件在这个路径：/home/haoq_lab/cse30013594/miniconda3/envs/climatenerf/include/math_functions.h

修改 ./datasets/stylize_tools/smooth_filter.py 文件

然后就能正常跑了。

参考资料