前情提要：在做Relighting项目的时候，每次训练图像分辨率增大到512就会报错，显示无法分配显存，但是控制台报错显示的剩余显存是完全足够的，为了训练更高分辨率的Ground Truth图像，不得已开始学习更加细致的GPU显存分析。
前情提要：在做Relighting项目的时候，每次训练图像分辨率增大到512就会报错，显示无法分配显存，但是控制台报错显示的剩余显存是完全足够的，为了训练更高分辨率的Ground Truth图像，不得已开始学习更加细致的GPU显存分析。
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。
任务目标：
参与一个可微分渲染的项目，主要负责其中的渲染部分相关工作，在前期需要使用已有的Mesh和Texture数据生成网络所需要的输入数据。其中就包括Visibility，刚开始做的时候什么都不太懂，学习相关知识耽误了很多时间，故整理于此。
