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之前一直去复现这个代码总是文件不存在#xff0c;我就懒得搞了#xff08;实际上是没能力哈哈哈#xff09; 最近突然想到这篇论文重新试试复现
一、按步骤创建虚拟环境安装各种依赖等 二、安装好之后下载数据#xff0c;可以用Blen…https://github.com/quan-meng/gnerf
之前一直去复现这个代码总是文件不存在我就懒得搞了实际上是没能力哈哈哈 最近突然想到这篇论文重新试试复现
一、按步骤创建虚拟环境安装各种依赖等 二、安装好之后下载数据可以用Blender也可以下载DTU将下载好的数据放在创建的data包里 三、运行第一次复现的时候i就是卡在运行这一步总是说文件不存在 python train.py ./config/CONFIG.yaml --data_dir PATH/TO/DATASET首先来解释一下这串代码的含义 python train.py是运行Python脚本的标准命令train.py是训练的脚本文件代码意思就是Python解释器执行当前目录下名为train.py的脚本
./config/blender.yaml指定了配置文件的路径。这个YAML文件很可能包含了训练过程中需要的各种配置信息比如模型架构、训练参数学习率、批大小等、优化器设置等。注一般会通过–config作为参数传递给脚本。虽然命令中没有直接写出–config假设这里是省略了–config或使用了某个特定的参数名如–cfg或直接在位置参数中指定
--data_dir PATH/TO/DATASET这里明确使用了–data_dir参数来指定数据集目录的路径。PATH/TO/DATASET应该被替换为您的实际数据集路径。
接下来修改一下代码因为我下载的是blender数据集所以将数据集路径修改为./data/nerf_synthetic/lego即数据集选择blender中的乐高数据
python train.py ./config/blender.yaml --data_dir ./data/nerf_synthetic/lego# Create dataloadersprint(Making dataloader...)train_loader create_dataloader(args.data, train, args.data_dir, args.img_wh, args.batch_size, args.num_workers)#调用了create_dataloader函数两次分别用于创建训练数据加载器train_loader和评估验证数据加载器eval_loadereval_loader create_dataloader(args.data, val, args.data_dir, args.img_wh, args.batch_size, args.num_workers)print(fData: {args.data}, train: {len(train_loader.dataset)} val: {len(eval_loader.dataset)})# args.data数据集的类型或名称这决定了要加载哪个数据集。# train或val指定数据加载器是用于训练集还是验证集。# args.data_dir数据集的存储目录。# args.img_wh图像的大小宽度和高度这通常用于预处理步骤以确保所有输入图像都具有相同的尺寸。# args.batch_size每个批次中要加载的图像数量。#args.num_workers用于数据加载的并行工作进程数。
运行之后是下面这种情况 好几个小时了结果大概明天或者更久才能出
四、总结
一般遇见代码路径等需要修改的时候可以多尝试一下修改代码费时点的话就需要理解一下运行脚本
