3d face reconstruction task 내에서...
container 내부에서 계속 환경세팅하기가 힘들어서 pytorch3d 설치를 성공했던 방식을 정리해 쓰는 포스팅입니다.
개인적인 환경 설정이니 다른 부분에서 error가 나는 부분은 구글링을 통해 문제를 해결해주세요.
앞으로 나오는 pytorch3d는 pytorch관련 사이트를 참조했습니다.
< 기본적으로 필요한 셋팅 >
1. python 3.7 version
2. cuda 10.2
3. pytorch 1.10.0
상단의 3가지가 필요하기 때문에 conda를 먼저 설정합니다.
# step 1
container를 열어준 뒤 Anaconda를 설치해줍니다.
container에 사용된 이미지는 docker hub에서 pull받은 cuda-10.2 이미지 아무거나 사용했습니다.
conda create -n pytorch3d python=3.7
conda activate pytorch3d
# step 2
conda install을 통하여 pytorch 1.10.0과 cudatoolkit=10.2를 설치한다.
conda install -c pytorch pytorch=1.10.0 torchvision cudatoolkit=10.2
# step 3
추가적으로 필요한 라이브러리를 하단의 명령어로 설치해주세요.
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath
# step 4
폴더를 지정해서 다음을 다운받은 뒤 경로를 지정해주세요.
curl -LO https://github.com/NVIDIA/cub/archive/1.10.0.tar.gz
tar xzf 1.10.0.tar.gz
export CUB_HOME=$PWD/cub-1.10.0만약 위의 1.10.0.tar.gz가 다운받아져있다면, 경로만 지정해주시면 됩니다.
# step 5
다음으로 pytorch3d를 에러없이 설치했던 성공 명령어입니다.
다른 경우가 여러개 있었지만, 저는 리눅스 환경에서 사용하기 때문에 이 명령어를 사용했지만, 다른 OS를 사용하신다면 상단에 있는 참조 사이트에 가셔서 사용하시는 OS에 맞게 선택해주세요.
pip install --no-index --no-cache-dir pytorch3d -f https://dl.fbaipublicfiles.com/pytorch3d/packaging/wheels/py37_cu102_pyt1100/download.html
이렇게 pytorch3d는 성공적으로 설치가 됐습니다.
이후 글은 test 해보고자 하는 3d face reconstruction관련한 MeInGame model에 관한 셋팅입니다.
# step 1 tensorflow-gpu 설치
참고 ) python 3.8 version을 사용하기 때문에 tensorflow는 2.2 이상을 install해야하며, 그냥 pip install tensorflow-gpu를 하게 된다면 2.8.0이 설치가 됩니다.
conda 환경에서는 pip install보다는 conda install을 사용해서 설치해야합니다.
(그래야 GPU를 제대로 사용할 수 있다,,,라고 들었던 것 같아요)
python 3.7까지만 tensorflow 1.X대도 설치가 가능합니다.
# step 2 다른 라이브러리를 설치
코드 실행시 필요한 라이브러리를 install해주세요.
