[Etc] NeRF-pytorch 코드 실행하기

 

 

GitHub - yenchenlin/nerf-pytorch: A PyTorch implementation of NeRF (Neural Radiance Fields) that reproduces the results.

 

위 코드를 실행하여 NeRF가 동작하는 모습을 확인해보고자 한다.

 

1) git clone https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch.git 

2) cd nerf-pytorch

3) pip install -r requirements.txt (pip가 설치되어 있지 않다면 설치해야 함)

4) bash download_example_data.sh

→ 실행하려고 했는데 windows 상에서 bash가 설치되지 않는 문제가 있었다.

     직접 sh 파일 안의 명령어를 입력하면 되긴 하다.

4-1) http://cseweb.ucsd.edu/~viscomp/projects/LF/papers/ECCV20/nerf/tiny_nerf_data.npz 에 접속하면 npz 파일이 설치 되는데, 이를 nerf-pytorch 폴더 안에 넣는다.

4-2) nerf-pytorch 폴더 안에 data 폴더를 생성한다.

4-3) http://cseweb.ucsd.edu/~viscomp/projects/LF/papers/ECCV20/nerf/nerf_example_data.zip 에 접속하면 zip 파일이 설치되는데, 이를 압축 해제한 것을 data 폴더 안에 넣는다.

5) python run_nerf.py --config configs/lego.txt

 

5번을 진행하기 전에, run_nerf.py 파일을 보면

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

다음과 같이 작성된 부분이 있는데, 만약 torch.cuda.is_available() 하다면 GPU를 사용할 수 있다.

이를 위해 내 GPU 사양에 맞는 NVIDIA 그래픽 드라이버를 설치하고, CUDA를 설치하고, cuDNN을 설치한다.

 

이때 셋의 버전이 같지 않으면 문제가 발생할 수 있다고 하는데,

https://minsuksung-ai.tistory.com/23 이 분께서 나와 같은 버전의 GPU를 사용해서 문제 없이 설치할 수 있었다.

 

이 다음 Anaconda를 설치하여 가상환경을 만들고,

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 여기에서 CUDA 버전에 맞는 Pytorch를 설치한다.

pip 명령어가 아닌 conda 명령어를 사용해야 Anaconda terminal에서 설치 가능하다.

 

그런 다음 pycharm에서 interpreter로 conda environment를 추가하여 코드를 실행했더니

훨씬 빠르게 동작하는 것을 확인할 수 있었다. Batch 값을 낮추면 더 빠르게 동작한다.

 

이제 코드를 열심히 이해해보자..ㅎㅎ