一、环境部署

创建镜像

本人使用Ubuntu18.04，cuda10.0，python3.6的镜像

（1）拉取镜像

docker pull rogerchen/cuda10.0-cudnn7-py3.6:latest

（2）创建容器

 run -it --gpus all -v 需要挂载的文件夹:/home/work/ rogerchen/cuda10.0-cudnn7-py3.6:latest /bin/bash

（3）安装Anaconda3

清华大学开源软件镜像站下载地址： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
下载 Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh（其他也可以）

 sudo sh Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

然后一直回车键，直到出现

Please answer 'yes' or 'no'
输入 yes

最后退出镜像再重新进入

 conda --version  #输出conda 4.5.12 之类的版本信息，就说明安装成功了

（4）使用environment.yaml创建环境

conda env create -f environment.yaml
conda activate mesh_funcspace

如果遇见以下情况

ResolvePackageNotFound: - pytorch=1.0.0

可以在environment.yaml中将对应行删掉,后续自己安装对应版本包
以我为例：
无法安装pytorch，去https://pytorch.org/get-started/previous-versions/下载torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl，

pip install torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

二、 编译

（1）代码修改

setup.py 106行修改

setup(ext_modules=cythonize(ext_modules),cmdclass={'build_ext': BuildExtension},include_dirs=[np.get_include()]
)

setup.py中关于dmc_的全部注释掉
**
同时将im2mesh/config.py.中的import dmc和下面的dmc注释掉**

（2）编译

python setup.py build_ext --inplace

（3）运行

运行前下载pt模型(官方的url没法用)，csdn中就有（链接：https://download.csdn.net/download/qq_20044829/84993305?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168387504316800213038136%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fdownload.%2522%257D&request_id=168387504316800213038136&biz_id=1&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-download-2_allinsert_down_v2~default-3-84993305-null-null.142^v87control_2,239^v2insert_chatgpt&utm_term=Occupancy%20Networks&spm=1018.2226.3001.4187.4）
修改yaml

修改代码im2mesh/checkpoints.py
为了方便

最后运行

python generate.py configs/demo.yaml

最后在occupancy_networks/demo/generation/meshes输出结果

三、后续

由于这个只是demo，如果要实现更好的效果，需要自己训练，由于官方提供的预处理数据集太大，本人没法训练；

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