3dgs环境部署
时间: 2025-05-01 11:36:10 浏览: 70
### 部署3DGS环境的详细教程
#### 1. Windows 10 下的基础准备
为了在 Windows 10 上成功部署 3DGS 环境,建议先安装 Anaconda 软件包管理工具。Anaconda 提供了一个便捷的方式来创建和管理 Python 的虚拟环境,这对于隔离不同项目的依赖项非常重要[^1]。
#### 2. CUDA 和 GPU 支持
由于 3DGS 是基于深度学习框架运行的项目,因此需要确保系统支持 NVIDIA 的 CUDA 技术。具体来说,在 Windows 平台上安装适合版本的 CUDA 工具链是非常重要的一步。虽然具体的安装过程可以参考官方文档或其他博客文章,但需要注意的是,CUDA 版本应与后续使用的 PyTorch 或 TensorFlow 版本兼容。
#### 3. WSL2 (Windows Subsystem for Linux) 设置
对于更复杂的计算需求,推荐通过 WSL2 来设置 Ubuntu 子系统。这不仅提供了接近原生 Linux 的开发体验,还便于集成 Colmap 及其他依赖库。按照引用中的描述,Ubuntu 22.04 是一个稳定的选择,并且可以直接从微软商店获取并完成基础配置[^3]。
#### 4. Git 仓库克隆与构建流程
接下来的关键步骤是从 GitHub 克隆 Gaussian Splatting 的源码仓库,并执行必要的编译操作:
```bash
git clone https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting --recursive
sudo apt install ninja-build
cd gaussian-splatting
conda env create --file environment.yml
conda activate gaussian_splatting
```
上述命令依次完成了代码下载、必要工具 Ninja 构建系统的安装以及 Conda 虚拟环境中所需软件包的初始化工作。
#### 5. 训练脚本启动
当所有前置条件都满足之后,就可以利用预定义的数据集路径来调用 `train.py` 进行实际训练任务了。例如下面这条指令指定了数据存储位置为本地目录下的子文件夹 “cupk”。
```python
python train.py -s data/cupk
```
此阶段可能还会涉及到更多参数调整选项,请参照官方说明进一步探索[^4]。
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