GNeRF代码复现
https://github.com/quan-meng/gnerf
之前一直去复现这个代码总是文件不存在,我就懒得搞了(实际上是没能力哈哈哈) 最近突然想到这篇论文重新试试复现
一、按步骤创建虚拟环境安装各种依赖等
二、安装好之后下载数据,可以用Blender也可以下载DTU,将下载好的数据放在创建的data包里
三、运行(第一次复现的时候i就是卡在运行这一步,总是说文件不存在)
python train.py ./config/CONFIG.yaml --data_dir PATH/TO/DATASET
首先来解释一下这串代码的含义
python train.py
是运行Python脚本的标准命令,train.py是训练的脚本文件,代码意思就是Python解释器执行当前目录下名为train.py的脚本
./config/blender.yaml
指定了配置文件的路径。这个YAML文件很可能包含了训练过程中需要的各种配置信息,比如模型架构、训练参数(学习率、批大小等)、优化器设置等。(注:一般会通过–config作为参数传递给脚本。虽然命令中没有直接写出–config,假设这里是省略了–config或使用了某个特定的参数名,如–cfg或直接在位置参数中指定))
--data_dir PATH/TO/DATASET
这里明确使用了–data_dir参数来指定数据集目录的路径。PATH/TO/DATASET应该被替换为您的实际数据集路径。
接下来修改一下代码,因为我下载的是blender数据集所以将数据集路径修改为./data/nerf_synthetic/lego,即数据集选择blender中的乐高数据
python train.py ./config/blender.yaml --data_dir ./data/nerf_synthetic/lego
# Create dataloadersprint("Making dataloader...")train_loader = create_dataloader(args.data, 'train', args.data_dir, args.img_wh, args.batch_size, args.num_workers)#调用了create_dataloader函数两次,分别用于创建训练数据加载器(train_loader)和评估(验证)数据加载器(eval_loader)eval_loader = create_dataloader(args.data, 'val', args.data_dir, args.img_wh, args.batch_size, args.num_workers)print(f'Data: {args.data}, train: {len(train_loader.dataset)} val: {len(eval_loader.dataset)}')# args.data:数据集的类型或名称,这决定了要加载哪个数据集。# 'train'或'val':指定数据加载器是用于训练集还是验证集。# args.data_dir:数据集的存储目录。# args.img_wh:图像的大小(宽度和高度),这通常用于预处理步骤,以确保所有输入图像都具有相同的尺寸。# args.batch_size:每个批次中要加载的图像数量。#args.num_workers:用于数据加载的并行工作进程数。
运行之后是下面这种情况
好几个小时了,结果大概明天或者更久才能出
四、总结:
一般遇见代码路径等需要修改的时候,可以多尝试一下修改代码,费时点的话就需要理解一下运行脚本
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这两年国内新能源的崛起,让曾经在中级车销量边缘的车型,真的是更加艰难了,其中典型的例子就有迈锐宝XL、起亚K5、现代索纳塔、别克君威等车型,如果没有新势力的崛起,或许它们还能够在市场上取得不错的销量表现,但是从现在的汽车市场局面来看,它们已经很难有一番作为了。…...
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【已解决】使用token登录机制,token获取不到,blog_list.html界面加载不出来
Bug产生 今天使用token完成用户登录信息的存储的时候被卡了大半天。 因为登录的功能写的已经很多了,所以今天就没有写一点验一点,而是在写完获取博客列表功功能,验证完它的后端后,了解完令牌的基本使用以及Jwt的基本使用方式——…...
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LPDDR6带宽预计将翻倍增长:应对低功耗挑战与AI时代能源需求激增
在当前科技发展的背景下,低能耗问题成为了业界关注的焦点。国际能源署(IEA)近期报告显示,日常的数字活动对电力消耗产生显著影响——每次Google搜索平均消耗0.3瓦时(Wh),而向OpenAI的ChatGPT提出的每一次请求则消耗2.9…...
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【408真题】2009-24
“接”是针对题目进行必要的分析,比较简略; “化”是对题目中所涉及到的知识点进行详细解释; “发”是对此题型的解题套路总结,并结合历年真题或者典型例题进行运用。 涉及到的知识全部来源于王道各科教材(2025版&…...