Windows下配置D Gaussian Splatting运行环境

Windows下配置D Gaussian Splatting运行环境

在Windows上配置DGS环境时，按照官方的README说明进行配置的过程中，在编译它的两个子模块diff-gaussian-rasterization和simple-knn时报错，通过查官方github repo下的issue，到了解决方法：

1. 安装visual studio

安装visual studio 2019或者visual studio 2022都可以，安装visual studio的主要目的是安装MSVC C编译器，具体安装教程可百度。

2. 安装CUDA

去英伟达下载cuda windows安装包并安装，我试了下cuda11.8和cuda12.1都是能够在Windows上成功配置DGS运行环境的。

.安装miniconda

下载miniconda可执行文件然后安装，具体教程可百度。

4.配置python环境

以cuda12.1（假如前面第2步安装的CUDA是12.1）和python .8为例，运行如下命令配置python环境，安装过程可能有点慢（可百度conda换源教程）：

conda create -n dgs python=.8 # 创建名为dgs的python环境，建议.8，.7安装的torc本会比较老
conda activate dgs # 激活名为dgs的python环境
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia # 安装pytorch环境，cudatoolkit版本需要与安装的CUDA版本一致，均为12.1

5.激活Visual Studio编译器MSVC

为了编译DGS的两个子模块，需要在conda安装的python环境中激活Visual Studio编译器MSVC，
以Visual Studio 2022为例，在 dgs python环境中运行如下命令安装vs2022_win-64包激活MSVC：

conda install -c conda-forge vs2022_win-64
# 如果版本为Visual Studio 2019, 则运行conda install -c conda-forge vs2019_win-64

vs2022_win-64 包是用于激活Microsoft Visual Studio 2022 编译器 (MSVC 14.) 和版本验证的工具。这个包确保正确版本的编译器被激活并可用于你的开发环境，简化了需要使用 Visual Studio 2022 工具集来编译项目的设置过程。

6.编译DGS子模块diff-gaussian-rasterization和simple-knn

首先按照官方README进行git clone并进入到gaussian-splatting目录下：

git clone https://github/graphdeco-inria/gaussian-splatting --recursive
cd gaussian-splatting

然后在dgspython环境中编译两个子模块：

conda activate dgs
pip install submodules/diff-gaussian-rasterization
pip install submodules/simple-knn

然后就可以在Windows上正常训练与渲染了。

吐槽

作者在README中说用的是CUDA11.8，但是在他的conda 环境配置文件environment.yml中pytorch的cudatoolkit却是写的11.6。。。