Facebook AI hat PyTorch3D entwickelt und als Open-Source-Bibliothek veröffentlicht. PyTorch3D ist eine modulare und optimierte Bibliothek mit einzigartigen Fähigkeiten, die entwickelt wurde, um das 3D Deep Learning mit PyTorch zu erleichtern. PyTorch3D bietet eine Reihe von häufig verwendeten 3D-Operatoren und Funktionen für 3D-Daten.
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Einer der Gründe, warum das 3D-Verstehen mit Deep Learning im Vergleich zum 2D-Verstehen relativ wenig erforscht ist, liegt darin, dass 3D-Daten komplexer sind und mehr Speicher- und Berechnungsbedarf haben.
Anaconda Installation
Dieses Tutorial ist als praktischer Leitfaden gedacht und behandelt keine theoretischen Hintergründe. Diese werden in einer Vielzahl von anderen Dokumenten im Internet behandelt.
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Für die Richtigkeit der Inhalte dieses Tutorials gebe ich keinerlei Garantie. Der hier gezeigte Weg ist nicht der einzige um ein solches System aufzusetzen, es ist lediglich, der, den ich bevorzuge.
Anaconda ist eine Open-Source-Distribution für die Programmiersprachen Python. Die Distribution enthält unter anderem die Entwicklungsumgebung Spyder, den Kommandozeileninterpreter IPython, und ein webbasiertes Frontend für Jupyter. Paketversionen werden von der Paketverwaltung conda verwaltet.
Eine Installation Beschreibung für Linux habe ich hier veröffentlicht.
Anaconda habe ich auf meinem Windows System installiert.
Die Installation von PyTorch3D soll in wenigen Schritten möglich sein.
conda create -n pytorch3d python=3.8 anaconda
conda activate pytorch3d
conda install -c pytorch pytorch torchvision cudatoolkit=10.2
conda install -c conda-forge -c fvcore fvcore
Nach der Installation von PyTorch können Sie PyTorch3D installieren.
Auf einem Windows System etwas kompliziert.
https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/master/INSTALL.md
Danach müssen wir Visual Studio installieren und etwas patchen?!
Tutorials
Facebook AI Research hat einige Tutorial-Notebooks zur Verfügung gestellt, um Ihnen den Einstieg in PyTorch3D zu erleichtern. Sehen Sie sich diese 4 Notizbücher an.
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