mega-nerf安装流程

我之前记得mega-nerf要求的cuda版本是大于11.3，我手头只有一台服务器符合，就只在那上面安了。昨天一看似乎只要>=11.1了,这样一来我手头的服务器就都可以用了。或者我有什么细节没记清，还有什么要求导致我之前只在一台服务器上安mega-nerf？不记得了，之前也没有做笔记，这次就边安变做个笔记吧。

1，这是台新服务器，所以先安装anaconda，过程不赘述，看链接就好。

如何在Linux服务器上安装Anaconda（超详细）「建议收藏」 - 腾讯云开发者社区-腾讯云

安装完之后记得source ~/.bashrc，不然conda -V会显示找不到conda命令。

2，下载

git clone https://github.com/cmusatyalab/mega-nerf.git

注意environment中的pytorch安装时对cuda有版本要求，在安装环境时通过nvcc -V命令查看cuda版本是否正确，更改服务器cuda版本的链接[2]

查看显卡驱动对应的cuda版本如[1]

在这个服务器上我准备安装cuda版本为11.3，对应的gcc版本应为9.3以上，这里选择安装版本为11，参考链接[3]

更新cmake版本，用cmake --version查看cmake版本。

安装过程参考[4],在进行./config的时候报错

 由于缺少openssl引起，看了一下source安装比较麻烦，参考[5]直接用apt-get安装。

经历了这么多，下午4点半了，终于开始安装环境了。似乎还不行看到Solving environment半天没动，我才想起来，我cuda还没安。

2022年11月9日19:26:05，cuda安装出现了问题，希望早点出成果，目前先暂停，有时间再安。

11.18，我回来了。Mega-NeRF我怀疑是他给的代码就有问题，结果老是复现不出来，明明是按照他的步骤走的。可他有什么必要挖个坑呢？或许就是我菜吧，为了不让进度太难看，有个可以给别人看的东西，采用B计划：用他给的数据集验证我的想法。最终肯定要回归到使用自己数据集的方法上来，只是可能要涉及到对作者给的代码本身上的修改，这个不能轻易达成。这个代码到底能不能复现出来，似乎有一个人复现出来了，也不能确定，应该要联系他才能更好吧。

cuda运行sh XXX 的时候出现

Existing package manager installation of the driver found. It is strongly    │
│ recommended that you remove this before continuing.

选择continue后，程序中止，出现信息

Failed to verify gcc version. See log at /tmp/cuda-installer.log for details.

按照[7]中建议，使用--override命令，成功安装cuda。可参考[2]中方法，选择安装位置。

此时开始按照mega-nerf建议进行安装，输入命令

conda env create -f environment.yml

出现报错

ResolvePackageNotFound:
  - libstdcxx-ng==9.3.0=hd4cf53a_17
  - __glibc[version='>=2.17']
  - libgcc-ng==9.3.0=h5101ec6_17
  - __glibc[version='>=2.17']

出现了版本号问题，这个问题我之前也遇到过，我记得原因似乎是生成环境文件的时候系统不同[6]。按照他的建议把出问题的包的详细信息去掉，依然报错。

UnsatisfiableError: The following specifications were found to be in conflict:
  - _libgcc_mutex==0.1=main
  - tensorboard-data-server==0.6.0=py39h3da14fd_0 -> libgcc-ng[version='>=9.3.0'] -> _libgcc_mutex==0.1=conda_forge

执行命令conda update conda后，开始安装环境。

环境安装的异常顺利，等了大概20分钟安装完成，完全想象不出我之前配这个环境是怎么配了一个多星期的。

既然安了mega-nerf环境，接下来顺手把mega-nerf-viewer环境[8]也安装完吧（这个才是主要目的）。

git clone代码，并按照指示安装，出现错误。

gcc: fatal error: cannot execute ‘cc1plus’: execvp: No such file or   directory

参考[9]确定原因为GCC与G++版本不匹配，参考[10]升级g++版本后，再次cmake  ..出现错误

error: #error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 10 are
  not supported! The nvcc flag '-allow-unsupported-compiler' can be used to
  override this version check; however, using an unsupported host compiler
  may cause compilation failure or incorrect run time execution.  Use at your
  own risk.

根据[11]可知是由gcc与g++版本太高出的问题。尝试了他提供的命令方法，不行。还是要采用软链接的方式。

再次cmake  ..出现错误

Could NOT find GLEW (missing: GLEW_INCLUDE_DIRS GLEW_LIBRARIES)

参考我之前的经验[12]安装glfw。这篇文章有点小错误，需要读者自己改正。

再参考[13]安装libtorch。

看错了，原来是GLEW，参考[14]

运行cmake ..出现报错

Could not find a package configuration file provided by "Torch" with any of
  the following names:

    TorchConfig.cmake
    torch-config.cmake

按照[15]提供方法解决问题。

继续运行cmake .. 报错

CMake Error at /home/group/lxl/3rdparty/libtorch/libtorch/share/cmake/Caffe2/public/cuda.cmake:185 (message):
  PyTorch requires cuDNN 7 and above.

参考[16],结合[2]中的安装流程可知是在

cp /home/zb/cuda/tem/cuda/include/cudnn.h  /home/zb/cuda/cuda-8.0/include/  

时没有把cudnn_version.h拷过去，复制过去后成功运行，有个小warning，不碍事。

cmake成功后，进行make，报错

/usr/include/c++/10/chrono:428:27: internal compiler error: Segmentation fault 428 | _S_gcd(intmax_t __m, intmax_t __n) noexcept

查看[17]可知，这是10.3版本自有的一个bug，通过[10]中的方法，将gcc和g++版本改为9后解决。（下次装的时候或许可以按照他推荐的版本来装，这样遇到的错误会少一点，我因为gcc版本这个问题放了好多错。）

更改gcc版本后成功make。运行命令

./mega-nerf-viewer $DATASET_PATH/rubble/octree/octree-rubble-pixsfm-8.npz --model_path $DATASET_PATH/rubble/model/rubble-pixsfm-8.pt

出现报错

GLX: Failed to create context: GLXBadFBConfigSegmentation fault (core dumped)

按照[18]中的说法，似乎是关于显卡设置的问题。通过远程服务器无法显示画面，我是直接在服务器上接显示器搞定的（→_→）。

完结撒花（冷知识，这个梗来自来自《樱花庄的宠物女孩》）

参考资料：

[1]:Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation

[2]:非root用户在linux下安装多个版本的CUDA和cuDNN（cuda 8、cuda 10.1 等）_随性拂尘倾心的博客-CSDN博客[3]:Ubuntu升级GCC版本_quxuexi的博客-CSDN博客_ubuntu升级gcc

[4]:cmake 升级_梦醒时分1218的博客-CSDN博客_cmake 升级

[5]:openssl安装与使用_WuYuJun's blog的博客-CSDN博客_openssl

[6]:Conda导入环境时 ResolvePackageNotFound错误_哦啦哦啦！的博客-CSDN博客

[7]:Linux安装CUDA GCC版本不兼容_氵文大师的博客-CSDN博客

[8]:GitHub - cmusatyalab/mega-nerf-viewer

[9]:gcc: error trying to exec 'cc1plus': execvp: no such file or directory - mydebug - 博客园

[10]:Linux下升级gcc/g++版本_运妙心藏的博客-CSDN博客

[11]:unsupported GNU version! gcc versions later than 6 are not supported!_littlehaes的博客-CSDN博客[12]:01 ubuntu 安装 glfw_魔尊moon的博客-CSDN博客

[13]:Ubuntu18.04 配置 LibTorch_john_bh的博客-CSDN博客

[14]:Package | 解决Could NOT find GLEW (missing: GLEW_INCLUDE_DIRS GLEW_LIBRARIES)_1LOVESJohnny的博客-CSDN博客

[15]:Could not find a package configuration file provided by "Torch" with any of the following names: · Issue #12449 · pytorch/pytorch · GitHub

[16]:高版本cudnn(cudnn8以上版本）下编译spconv的问题和解决方法_dawn_chen123的博客-CSDN博客_pytorch requires cudnn 7 and above.

[17]:nccl errors after moving to gcc 10.3.0 · Issue #494 · NVIDIA/nccl · GitHub

[18]:Cuda_assert: unknown error · Issue #6 · cmusatyalab/mega-nerf-viewer · GitHub