使用AutoDL云计算平台训练并测试Pytorch版本NeRF代码

发布时间:2024年01月12日


前言

因为第一次在云服务器上跑代码,所以在这里记录一下。


一、数据集及代码获取

nerf-pytorch项目是 NeRF 的忠实 PyTorch 实现,它在运行速度提高 1.3 倍的同时重现结果。
项目下载
数据集在这里以网盘给出:
链接:https://pan.baidu.com/s/19e8lQ-Wz0ad0r4soZucqsg
提取码:55qv

下载好项目以及数据集后,将数据集解压到项目中。
在这里插入图片描述
这是项目的目录,data是要求有的文件夹。
注意:Pycharm必须要是专业版,社区版不行。

二、租用并设置服务器

这里使用的AutoDL平台,注册好账号申请学生认证会有优惠。
然后点击控制台->容器实例

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
点击租用新实例
在这里插入图片描述
在这里租用自己想要的gpu
在这里插入图片描述
这里选择北京A区的2080Ti
在这里插入图片描述
在最下面选择镜像,因为这里的nerf项目和pytorch1.11,cuda11.3相匹配,所以选择如下并创建
在这里插入图片描述
租用完成
在这里插入图片描述

三、Pycharm远程开发

只有专业版才可以,专业版和社区版可以共存,如果没有专业版需要下载一个
用Pycharm打开项目,打开编译器设置点击添加编译器并且选择On SSH
在这里插入图片描述
将实例SSH指令中的Host、Port与Username进行匹配和填写(Username均为root,Host和Port查看自己实例的SSH指令)
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这一步完成后填写密码,直接粘贴即可
在这里插入图片描述
之后一直next到这个页面配置目录,这里不推荐使用默认目录,建议改成以下路径在这里插入图片描述
点击create,apply,ok即可,之后等编译器反应一会。

四、训练并测试代码

训练以及测试代码具体过程这里不多介绍,具体可以看看这篇博客https://blog.csdn.net/BIT_HXZ/article/details/127260532
等编译器反应好了之后,我们选择远程终端,首先看看gpu能不能使用。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
可以使用之后安装一下需要的东西,在这之前需要将路径切换到项目那里。
在这里插入图片描述
完成之后直接开始训练即可,输入命令即可,具体参考刚刚在前面分享的博客。
在这里插入图片描述

测试也是一样,等训练完成输入命令即可,具体参考上面分享的博客。

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_45965652/article/details/135549742
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。