前言
安装pytorch3d踩了很多坑，现将最简单的方法公布如下：
一、pytorch3d是什么？
PyTorch3D的目标是帮助加速深度学习和3D交叉点的研究。3D数据比2D图像更复杂，在从事Mesh R-CNN和C3DPO等项目时，我们遇到了一些挑战，包括3D数据表示、批处理和速度。我们开发了许多有用的算子和抽象，用于3D深度学习，并希望与社区分享，以推动这一领域的新研究。
在PyTorch3D中，我们包含了高效的3D操作符、异构批处理功能和模块化可微渲染API，为该领域的研究人员提供了急需的工具包，以实现复杂3D输入的前沿研究。
来自：https://pytorch3d.org/docs/why_pytorch3d
二、安装步骤
1.添加anaconda源（最最最最最关键！！）
以清华源 ubuntu18.04为例，其他平台安装方法可以借鉴：
# 在终端执行以下代码
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
# 以上两条是Anaconda官方库的镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
# 以上是Anaconda第三方库 Conda Forge的镜像
# for linux
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
# for legacy win-64
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
#以上两条是Pytorch的Anaconda第三方镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch3d/
conda config --set show_channel_urls yes
添加完成后可以使用conda info命令查看是否添加成功
！！！添加pytorch源和pytorch3d源是最关键的步骤！！！
2.创建环境
以python3.8为例，这个看实际需求。
conda create -n pytorch3d python=3.8
conda activate pytorch3d
3.安装pytorch和pytorch3d
截止本文的编写时间，当前最版本pytorch3d为0.6.2，最高支持pytorch1.11.0，所以最好不要安装pytorch 1.12.0 以上版本；以pytorch 1.10.1版本为例，对了我的nvcc -v cuda版本是11.3，安装pytorch需要适配：
# 首先安装pytorch
conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3
# 使用官方网站提供的命令安装，参考：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
# 但是尤其注意以因为已经更换过conda源了，所以不需要添加-c pytorch -c conda-forge，否则默认从官方源添加
# 这一步需要等待一段时间，但清华源速度总比官方源强多了
# 其次安装必要库
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath
# 安装pytorch3d，只需要一条命令
conda install pytorch3d
那么就是激动人心的时刻了： 4.更新一下编译安装吧
安装完自己的所需的其他环境后，PyTorch、fvcore、iopath是必须的。
编译安装实际上是最不容易出错的：
参考官网安装教程 https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/main/INSTALL.md
- Install from GitHub 如果可以科学上网，执行这条
pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git"
如果要使用发布版本的代码进行安装，而不是从主分支中获取，请使用以下方法。
pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git@stable"
对于版本早于CUDA 11的CUDA构建，如上所述，在构建之前按照官方文档设置CUB_HOME。
在macOS上从Github安装：应该提供一些环境变量，比如这样。
MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET=10.14 CC=clang CXX=clang++ pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git"
- Install from a local clone 本地安装适用于大部分情况，可以下载zip之后解压
git clone https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git
cd pytorch3d && pip install -e .
要在从本地克隆运行安装后重建，请rm-rf build/**/*.然后pip install -e。在重新安装PyTorch之后，您通常需要重建pytorch3d。对于版本早于CUDA 11的CUDA构建，如上所述，在构建之前设置CUB_HOME。
从macOS上的本地克隆安装：
MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET=10.14 CC=clang CXX=clang++ pip install -e .
从Windows上的本地克隆安装：根据PyTorch的版本，在编译之前可能需要更改某些PyTorch标头。这些问题经常在此存储库中的问题中进行讨论。在进行任何必要的修补后，您可以转到“x64 Native Tools命令提示符for VS 2019”进行编译和安装
cd pytorch3d
python3 setup.py install
安装后，您可以运行单元测试
python3 -m unittest discover -v -s tests -t .
总结
完结撒花，希望后续在使用pytorch3d的过程中能够出一些好的教程，期待自己可以~文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-406213.html
有问题请留言, 成功的童鞋麻烦留言告知啦。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-406213.html
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