FENeRF环境配置
FENeRF - Github链接：FENeRF下载地址
这个环境主要还是因为Github上并没有提供一个版本说明，只能按照requirements.txt中的库来配置，但是这些并不是环境所需的全部。在2023年11月份，如果按照顺序安装完所需的kornia库后，就会自动把torch的版本从1.8.1升级到2之上，这会导致环境的错误。因此，我在这里给出一个正确的环境配置方案：
- conda create -n fenerf python=3.8，并激活；
- 在FENeRF目录下操作：pip install -r requirements.txt；
- pip install protobuf==3.20.0；
- pip install opencv-python；
- pip install kornia；（这一步应该直接安装0.6.0）这一步完了之后，这时候，torch版本会从requirements.txt指定的1.8.1变成2+；我们接下来对版本进行修改；
- pip install torch==1.8.1；
- 这时候，安装回去，还是会报错，因为kornia和torch版本不兼容；
- 因此，我们要再将kornia版本变为0.6.0：pip install kornia==0.6.0；
- pip install einops；
然后尝试去运行代码。
————再更新：
故事似乎没有这么简单，当我在运行时，提示cuda error ，no kernal image，这时候，我的系统环境如下：
- ubuntu 22.04；
- nvidia 驱动：535
- cuda ：11.8
我尝试把cuda从11.8更换到了12.2，又有了新的提示：
于是我继续安装：
- pip install tensorboard；
- pip install pytorch_fid；
- 还有一些库，安装过程中提示的时候，都安装了就行。
英汉互译
0 / 500
无输入内容
剩余免费次数: 10
SVIP无限畅享
你的文本：
0/2000
