Relightable Neural Renderer 配置环境记录

因为项目需要学习了Relightable Neural Rendering，并尝试把源码下载到本地配置环境运行，被pytorch环境折磨的不轻，把最后成功的过程在这里放一下。

原仓库中记录的环境是Ubuntu 16.04 + CUDA 9.0 + gcc 4.9.2 + Anaconda 3，但因为手边没有合适的Linux服务器，所以使用windows环境配置，版本太老的cuda目前已经找不到合适的pytorch支持，最后使用的环境是window 10 + python3.9.16 + pytorch 1.13.0 + cuda 11.7 + anaconda 3，在两台windows系统电脑上都成功跑通了：一台是双3090，一台是1650。

原Github仓库地址：https://github.com/LansburyCH/relightable-nr

环境配置过程

原仓库提供的environment环境文件太过杂乱，有很多不必要一一匹配的包，并且其中有很多版本都太老了已经无从下载，因此安装的时候就没有管这个environment了。
首先在官网安装cuda11.7版本，anaconda新建一个python3.9的环境，安装pytorch1.13.0，安装命令为：

1	conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

安装旧版本的pytorch指令集：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

安装后需要进行的步骤为：

安装opencv：conda install opencv
安装trimesh：conda install -c conda-forge trimesh

安装torch-geometric。这里参考了：https://blog.csdn.net/xiangfengl/article/details/120254867#%E5%AE%89%E8%A3%85torch-%20geometric

pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.13.0%2Bcu117.html
pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.13.0%2Bcu117.html
pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.13.0%2Bcu117.html
pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.13.0%2Bcu117.html
pip install torch-geometric

pip install pyshtools
pip install openexr
conda install tensorboardX
pip install pytorch_msssim

与此同时，源码需要做的修改：

nerural-renderer模块中，rasterize_cuda_kernel.cu中，将
#if __CUDA_ARCH__ < 600 and defined(__CUDA_ARCH__)修改为#if __CUDA_ARCH__ < 600 && defined(__CUDA_ARCH__)。
将源码cuda文件夹下所有的代码中的AT_CHECK替换为TORCH_CHECK。
在precompute.py, stitch_lp.py, train_rnr.py三个文件开头添加：
1
2
import os
os.environ['OPENCV_IO_ENABLE_OPENEXR'] = 'TRUE'
将np.int修改为np.int_
由于在windows系统下，将num_workers = 8修改为num_workers = 0。
把train_rnr.py 中的 if opt.exp_name is not '': 修改为 if opt.exp_name != '':
使用windows系统，需要把sh文件修改为bat文件，在线转换工具：https://daniel-sc.github.io/bash-shell-to-bat-converter/