🌜DreamGaussian🌜

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https://dreamgaussian.github.io/

최근에 나온 기술

(수정 중... )

다음 유튜브 링크로 들어가면 Local에서 어떻게 사용하는지 나와있다.

따라서 하던 중 해당 에러가 발생했고 환경이 맞지 않아 발생하는 에러임을 알 수 있었다.

Github를 보면

Tested on:

Ubuntu 22 with torch 1.12 & CUDA 11.6 on a V100.
Windows 10 with torch 2.1 & CUDA 12.1 on a 3070.

이렇게 되어 있고, 현재 노트북이 Windows10에 3070이기 때문에 torch 2.1, CUDA 12.1 을 설치했다.

CUDA 12.1 설치 🔧

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로컬에 CUDA 12.1 설치

1. 내 로컬 환경 확인

기존에 11.7 버전이 설치되어 있다.

2. CUDA Toolkit 12.1 설치

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2. cuDNN 설치

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

CUDA 12.1을 설치했기 때문에 위에서 보는 것처럼 이에 맞추어 v8.9.5 윈도우 버전으로 다운 받았다.

그리고 위의 CUDA 설치 경로에 bin, include, lib에 맞게 다운받은 파일들을 넣어주면 끝.

cmd에서 nvidia-smi 를 입력하면

다음과 같이 CUDA Version이 12.1이 된 것을 확인할 수 있다:)

2. Torch 2.1 설치 🔧

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https://pytorch.org/get-started/locally/

위의 링크에서 본인 환경에 맞추어 선택 후, Run this Command에 나와있는 명령어로 설치할 수 있다.

1. pip 설치할 경우
   pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

2. conda 가상환경에 설치할 경우
   conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

Pytorch 설치 확인

[cmd]

[conda 가상환경]

=> 모두 정상적으로 설치된 것을 확인할 수 있다 😄