Score-Based Point Cloud Denoising论文代码配置记录

最终是在CUDA10.1下完成配置的，可以直接看第三部分，中间是一些错误尝试

一、环境配置

1. 无法在服务器上配置环境
   服务器为CUDA9.0，只能安装torch1.1
   
2. 本地环境CUDA10.1,安装torch1.7
   

conda create --name score-denoise python=3.6

conda activate score-denoise

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

conda install -c conda-forge tqdm scipy scikit-learn pyyaml easydict tensorboard pandas

conda install -c conda-forge point_cloud_utils==0.18.0

conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath

conda install -c pytorch3d pytorch3d==0.5.0

报错

执行以下步骤

将pytorch3d源码下载到文件夹，执行

cd pytorch3d
python setup.py install

成功安装，继续安装下一个包

conda install -c pyg pytorch-cluster==1.5.9

此命令只能在pytorch>=1.8.0的时候使用，因此改用whl安装

pip install torch_cluster-1.5.9-cp36-cp36m-win_amd64.whl

成功安装

二、代码运行

python test.py --dataset PUNet --resolution 10000_poisson --noise 0.01 --niters 1

报错

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'serialized_options'

解决方案：

pip install -U protobuf

重新运行

python test.py --dataset PUNet --resolution 10000_poisson --noise 0.01 --niters 1

失败，需要python3.7以上

三、第三次尝试

conda create --name score-denoise python=3.8

conda activate score-denoise

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

conda install -c conda-forge tqdm scipy scikit-learn pyyaml easydict tensorboard pandas

conda install -c conda-forge point_cloud_utils==0.18.0

conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath

将pytorch3d源码下载到文件夹，执行

cd pytorch3d
python setup.py install

使用whl安装torch_cluster

pip install torch_cluster-1.5.9-cp36-cp36m-win_amd64.whl

成功安装，执行代码成功

python test.py --dataset PUNet --resolution 10000_poisson --noise 0.01 --niters 1

参考1