前言

主要想看看前沿效果，看看跟激光slam出来效果差多少。折腾过程中，务必 根据本地的cuda版本号，安装对应的torch相关东西。

1、拉仓库

git clone https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting.git

2、创建环境并激活

conda create --name gs
conda activate gs

3、根据本地显卡cuda版本安装torch

本人本地显卡4080,cuda版本12.1.0，故安装指令：

pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

若本地环境跟本人不同，可查看：

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

根据个人本地环境cuda版本选择安装指令

4、拉取子模块

git submodule update --init --recursive

5、安装子模块

pip install submodules/diff-gaussian-rasterization

pip install submodules/simple-knn

6、测试官方demo，下载数据集

wget https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/datasets/input/tandt_db.zip

并解压

7、测试训练流程

python3 train.py -s '/home/data/all/dataset/ylh/gaussian-splatting/tandt_db/db/playroom' 

使用数据集为上一步下载解压所得

8、查看训练过程结果

训练过程，结果存在 output 文件夹中

gaussian-splatting/output/34101b76-3/point_cloud/iteration_30000

打开cloudcompare.CloudCompare查看点云效果：

小结

1）conda环境torch版本一定对应上本地的cuda版本，否则编译都失败，更加谈不上安装

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好记性不如烂笔头
积跬步期千里