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深度學習|向3D進軍，英偉達基于PyTorch的3D深度學習庫Kaolin安裝使用

英偉達深度學習

【深度學習|向3D進軍，英偉達基于PyTorch的3D深度學習庫Kaolin安裝使用】深度學習|向3D進軍，英偉達基于PyTorch的3D深度學習庫Kaolin安裝使用

平時我們在進行深度學習訓練和學習時 ， 大概并不涉及三維領域的應用 。 畢竟 ， 簡單的文本、靜態的圖片要訓練這么一類東西 ， 就已經夠折騰GPU非?？简灆C器實（財）力的了 ， 而更進一步 ， 涉及到視頻類的機器學習更是比較罕見 ， 甚至我們都不怎么熟悉常用的數據集 。 因此就更甭提3D方面的AI應用了 。 然而 ， 我們不涉及并不代表世界沒有 。 比如英偉達這個Kaolin就是 。
當然 ， 這個3D深度學習庫并不是新玩意兒 ， 在2019年12月份里就開源了 。 彼時還是重磅亮相的 。 乍一看 ， Kaolin還以為是Kotlin編程語言 ， 它當然不是編程語言 ， 它只是英偉達開源的基于PyTorch的3D深度學習加速工具庫 。
看介紹 ， 這個封裝了常用的可微圖形模塊 ， 包括渲染、照明、陰影和視圖扭曲的工具庫 ， 提供了可用于三維深度學習系統的可微三維模塊 ， 它具有加載和預處理常見的三維數據集的功能 ， 同時實現了處理網格、點云、符號距離函數和體素網格的函數 ， 從而減少了編寫樣板代碼的負擔 。

上面的表述看起來很學術 。 其實 ， 舉個例子大家可能就知道了 。 之前有一個開源的項目 ， 也就是那個可以把3D白模上材質貼圖完成風格化變換的AI應用 ， 看起來很炫酷吧 ， 那個就用到了Kaolin這個工具庫 。
由此我們可以大膽想象出 ， 如果電腦硬件特別是顯卡跟得上 ， 學學技術 ， 就可以用這個3D做很多東西 ， 擁有很大的想象空間 。 要知道 ， 3D這塊 ， 不僅僅是建模上材質風格化這么簡單 ， 3D領域的深度學習 ， 經常與某些復雜任務高度相關 ， 如機器人啦自動駕駛啦增強和虛擬現實啦這些有關系 。 因此 ， 值得關注學習 。
這個庫 ， 由于屬于英偉達——目前市場上 ， AI領域訓練學習幾乎唯一的GPU廠家——因此安裝 ， 也和其他第三方庫不一樣 ， 機智客這里是用Ubuntu20.04系統來安裝學習的 ， 我們不能直接pip install Kaolin就能安裝的 ， 不行的 。 如果我們那么安裝 ， 是毫無用處的 ， 終端會提示Successfully installed kaolin-0.0 。 顯然不行 ， 此時就需要上Github上git clone庫 ， 然后進入相應目錄 ， 然后Python setup.py develop才行 。 當然 ， 官方也提醒了 ， 最好在獨立虛擬環境中比如anaconda中使用 。
而只有這樣把Kaolin安裝了 ， 在pip列表里面才能找到kaolin已經安裝的版本 。 這里安裝的是0.9.1版本 。 接下來我們就可以使用它開展我們接下來的3D深度學習之旅了 。

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