pytorch3d 上手測試

2021-10-03 21:45:51 字數 2429 閱讀 7490

測試完所有4個目前的tutorial之後，可以簡單總結如下。pytorch3d提供了一組batch模式下處理3d資料的package。針對以mesh形式描述的3d資料，pytorch3d提供了mesh的表達，點sample，io，loss計算，render，和transform等功能。這些功能不單方便了處理3d mesh，同時由於引入了torch，運算可以直接在gpu上執行。pytorch3d不單可用於tutorial中所列舉的用途（多數是對少量引數進行優化），在針對3d的深度學習上，應該也會有現實用途，之後再慢慢探索。

關於點雲，並沒有特別的提及，可能是目前主要的目標是mesh，後期再探索點雲相關的使用場景。

測試的計算機執行ubuntu 18.04 lts，nvidia driver 440.64, cuda sdk 10.2 with cudnn7。python 3.6.9 (native python)

pytorch3d採用的是20200313 commit 4d3c886。目前官方要求cuda 10.1，但是本機已然是10.2了，先這麼著。

目前參考的pytroch documentation在這裡。

首先整了乙個virtualenv，稱為p3pt3d

virtualenv -p /usr/bin/python3 p3pt3d
activate這個virtualenv然後開始安裝我平時需要的package

pip install numpy scipy matplotlib==3.0.0 ipython numba pandas visdom plyfile scikit-image opencv-python opencv-contrib-python
接下來是jupyter，由於在執行pytorch3d的官方教程時出現了一些錯誤，google了一下採用了如下措施

pip install jupyterlab ipywidgets


jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension --sys-prefix
注意最後那個--sys-prefix是由於我正在使用virtualenv。上述的處理方案出自

和之後是torch

pip install torch torchvision
我選擇以在本地編譯原始碼的方式安裝pytorch3d，原因是這個專案目前還在發展階段，肯定會有各種bug和快速迭代更新，可以通過自己pull原始碼來快速獲得更新。從pytorch3d的github頁面複製repo的位址在本地clone。之後根據官方的install說明嘗試安裝。

pip install fvcore
然後在pytorch3d原始碼資料夾內 （此時virtualenv是activate狀態）

pip install -e .
等了一段時間，安裝成功。

目前在pytorch3d的官方github頁面上，有4個tutorial。

這個tutorial的官方原始notebook檔案在這裡。在本機上測試是可以智行的。由於jupyter會報一些錯誤，於是都是手工複製了cell到本地的notebook去挨個執行的，本來也是要學習，所以乙個個手工搞也沒有啥不好。

這是deform之前和之後的mesh，用meshlab讀入然後將目標mesh渲染為grid（紅色），將deform過的mesh渲染為su***ce（灰色）。

官方的notebook在這裡。

在本機上執行的結果和官網上的結果一模一樣，話說平行計算時結果很多時候不都會有一點細微差異麼，這個貌似沒有。

這個tutorial中展示了pytorch3d提供的一些package，例如

目前的官方notebook裡，出現的幾個牛的是重複的，實際上的執行效果是下圖所示的樣子。

值得注意的是render也是可以以batch方式執行的。

這個tutorial展示了從nn.module派生出優化物件，利用pytorch提供的優化方法直接進行優化。tutorial給出的初始值挺magical的，我測了幾個別的初始值，都沒有成功收斂到官方的結果。但是計算流程是順利的。以後再琢磨了。

下圖是以(-3.0, 6.9, 2.5)為初始相機位置開始的迭代結果，這個是得到了和官方tutorial一樣的結果。

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