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<wsl2前期操作>
win11下：
商店安装Ubuntu-20.04
进入后确认nvidia-smi有效
更换linux安装位置：
关闭Ubuntu
打开win终端
wsl --export <Ubuntu的名字> <目标地址/名字.tar>
wsl --unregister <Ubuntu的名字>
wsl --import Ubuntu-20.04 <想保存的地址/Ubuntu-20.04> <tar所在地址>
ubuntu2004 config --default-user <你之前的user名>
wsl 启动
</wsl2前期操作>
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install dkms
安装cuda：
官网选择wsl2-Ubuntu版本的cuda11.3 runfile安装方式
配置环境变量：
sudo vim /ect/profile
末尾添加两行：
export PATH="/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
保存退出
source /ect/profile 更新
nvcc -V 检查是否安装成功
安装Anaconda3
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
选择自动配置环境后 source ~/.bashrc 激活
conda activate 启动anaconda
conda update conda 更新一下
配置ngp_pl环境,最好不要用conda install
conda create -n ngp_pl python=3.8
conda activate ngp_pl
pip install torch==1.11.0 torchvision==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
进python确认一下：
python
>>import torch
>>torch.cuda.is_available()
>>exit()
(***pip装torch一定不能conda install torch-scatter******)
pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu113.html
需要一定时间
安装tiny-cuda-nn
https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn 下载repo
进入bindings/torch
python setup.py install
会有报错因为repo里的dependencies/下cutlass和fmt依赖文件缺失
git上下载cutlass和fmt repo，需要cutlass/include/cutlass cutlass/tools/util fmt/src下的依赖文件
https://github.com/NVIDIA/cutlass
https://github.com/fmtlib/fmt
细则：
1.将fmt/src复制到tiny-cuda-nn/dependencies/fmt/下
2.将cutlass/include复制到tiny-cuda-nn/dependencies/cutlass/下
3.将cutlass/tools/util复制到tiny-cuda-nn/dependencies/cutlass/下
tiny-cuda-nn
|--------dependencies
|--------fmt
| |--src
|--------cutlass
|---include
|---util
<wsl2特别操作>
sudo cp /usr/lib/wsl/lib/* /usr/lib 把lcuda之类的库挪过来
ld -lcuda --verbose 检查
</wsl2特别操作>
补全tiny-cuda-nn/dependencies即可安装
需要一定的时间
安装apex
pip install packaging
git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./
每次拉取项目 需在项目根目录执行以下指令：
pip install models/csrc/
<wsl2特别操作>图形界面（没必要）
win下载VcXsrv
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt install -y xfce4
进入root用户
export DISPLAY=$(cat /etc/resolv.conf | grep nameserver | awk '{print $2; exit;}'):0.0
startxfce4
</wsl2特别操作>
<wsl2特别操作>增加共享内存
在/mnt/c/User/<$username>/下创建一个.wslconfig文件:
[wsl2]
processors=16
memory=32GB
swap=32GB
重启更新
free -mh 查看
</wsl2特别操作>
wsl中python GUI界面能直接显示出来
sudo apt-get install firefox 安装火狐
pip install jupyter
jupyter-notebook 能跳出界面弹窗
Done！
cuda11+会出的问题
Colmap 安装可能问题， 关于METIS_INCLUDE_DIRS
https://github.com/colmap/colmap/issues/1469
WSL2的Docker 安装非常简便
https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/wsl-containers
WSL2代理问题
https://www.jianshu.com/p/dc1418e3673c
export ALL_PROXY="http://192.168.48.1:10809" （端口和用的梯子有关）
Docker磁盘转移
https://blog.csdn.net/austindev/article/details/110387609
sudo docker run --gpus all (instead of "--runtime=nvidia") -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all -ti -v /mnt/e/Data/Self/room:/data -v /mnt/w/WSL/Desktop/ml-neuman-main/data/smplx:/neuman/data/smplx --entrypoint bash neuman
sudo docker run --gpus all -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all -ti -v ~/Data/citron:/data -v ~/ml-neuman-main/data/smplx:/neuman/data/smplx --entrypoint bash neuman
sudo docker run --gpus all -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all -ti -v /mnt/e/Data/Self/gta:/data -v /mnt/w/WSL/Desktop/ml-neuman-main/data/smplx:/neuman/data/smplx --entrypoint bash neuman