nerf TypeError: type torch.cuda.FloatTensor not available. Torch not compiled with CUDA enabled.

时间: 2025-02-01 07:45:40 浏览: 79
### 解决 `TypeError: type torch.cuda.FloatTensor not available` 的方法 当遇到错误提示 "type torch.cuda.FloatTensor not available" 并被告知 PyTorch 未编译 CUDA 支持时,这通常意味着当前安装的 PyTorch 版本不支持 GPU 加速。为了修复此问题,可以采取以下措施: #### 安装兼容版本的 PyTorch 和 CUDA 工具包 确保安装了与本地 NVIDIA 驱动程序相匹配的 CUDA 版本以及对应的 PyTorch 构建版。可以通过官方文档获取最新的兼容性列表[^1]。 对于大多数情况而言,推荐卸载现有的 PyTorch 安装并重新安装带有 CUDA 支持的新版本: ```bash pip uninstall torch torchvision torchaudio conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 上述命令假设使用的是 Anaconda 发行版;如果不是,则应调整为 pip 命令来完成相同操作,并指定相应的 CUDA 版本号。 #### 检查环境配置是否正确无误 确认已成功加载正确的驱动器和服务。运行如下 Python 脚本来验证是否有可用设备: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) print(torch.version.cuda) ``` 如果返回 True 表明一切正常;反之则需进一步排查系统设置或尝试重启计算机使更改生效。 #### 使用 CPU 进行计算作为临时解决方案 如果不具备合适的硬件条件或者暂时不想处理复杂的依赖关系,可以选择切换到仅限于 CPU 上执行的操作模式。修改代码中的张量创建语句即可实现这一点: ```python device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' tensor_example = torch.tensor([1., 2., 3.], device=device) ``` 通过这种方式可以在不影响其他部分逻辑的前提下绕过该异常状况继续开发工作。
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C:\Users\7>conda activate MTN (MTN) C:\Users\7>cd MTN (MTN) C:\Users\7\MTN>python main.py --text "a rabbit, animated movie character, high detail 3d model" --workspace trial -O --IF --vram_O C:\Users\7\MTN\nerf\utils.py:112: FutureWarning: torch.cuda.amp.autocast(args...) is deprecated. Please use torch.amp.autocast('cuda', args...) instead. @torch.cuda.amp.autocast(enabled=False) C:\Users\7\MTN\activation.py:7: FutureWarning: torch.cuda.amp.custom_fwd(args...) is deprecated. Please use torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda') instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float) C:\Users\7\MTN\activation.py:14: FutureWarning: torch.cuda.amp.custom_bwd(args...) is deprecated. Please use torch.amp.custom_bwd(args..., device_type='cuda') instead. def backward(ctx, g): C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:33: FutureWarning: torch.cuda.amp.custom_fwd(args...) is deprecated. Please use torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda') instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:66: FutureWarning: torch.cuda.amp.custom_fwd(args...) is deprecated. Please use torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda') instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:143: FutureWarning: torch.cuda.amp.custom_fwd(args...) is deprecated. Please use torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda') instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:199: FutureWarning: torch.cuda.amp.custom_fwd(args...) is deprecated. Please use torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda') instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:263: FutureWarning: torch.cuda.amp.custom_fwd(args...) is deprecated. Please use torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda') instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:299: FutureWarning: torch

D:\PycharmProjects\nerf1\venv\Scripts\python.exe D:\PycharmProjects\nerf1\run_nerf.py A module that was compiled using NumPy 1.x cannot be run in NumPy 2.0.2 as it may crash. To support both 1.x and 2.x versions of NumPy, modules must be compiled with NumPy 2.0. Some module may need to rebuild instead e.g. with 'pybind11>=2.12'. If you are a user of the module, the easiest solution will be to downgrade to 'numpy<2' or try to upgrade the affected module. We expect that some modules will need time to support NumPy 2. Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\nerf1\run_nerf.py", line 7, in <module> import torch File "D:\PycharmProjects\nerf1\venv\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 870, in <module> from . import _masked File "D:\PycharmProjects\nerf1\venv\lib\site-packages\torch\_masked\__init__.py", line 420, in <module> def sum(input: Tensor, File "D:\PycharmProjects\nerf1\venv\lib\site-packages\torch\_masked\__init__.py", line 223, in _apply_docstring_templates example_input = torch.tensor([[-3, -2, -1], [0, 1, 2]]) D:\PycharmProjects\nerf1\venv\lib\site-packages\torch\_masked\__init__.py:223: UserWarning: Failed to initialize NumPy: _ARRAY_API not found (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\torch\csrc\utils\tensor_numpy.cpp:68.) example_input = torch.tensor([[-3, -2, -1], [0, 1, 2]]) Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\nerf1\run_nerf.py", line 876, in <module> torch.set_default_tensor_type('torch.cuda.FloatTensor') File "D:\PycharmProjects\nerf1\venv\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 323, in set_default_tensor_type _C._set_default_tensor_type(t) TypeError: type torch.cuda.FloatTensor not available. Torch not compiled with CUDA enabled. 进程已结束,退出代码为 1

1 cudnn=8.2.1 Solving environment: failed PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - cudnn=8.2.1 - cudatoolkit[version='>=11.3,<11.4'] - libgcc-ng[version='>=9.3.0'] - __glibc[version='>=2.17'] - cudnn=8.2.1 - cudatoolkit[version='>=11.3,<11.4'] - libstdcxx-ng[version='>=9.3.0'] Current channels: - https://conda.anaconda.org/nvidia/label/cuda_11.3.1/linux-64 - https://conda.anaconda.org/nvidia/label/cuda_11.3.1/noarch - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/linux-64 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/noarch - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/noarch - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/noarch - https://conda.anaconda.org/menpo/linux-64 - https://conda.anaconda.org/menpo/noarch - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/noarch - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/free/linux-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/free/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/linux-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/linux-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/noarch To search for alternate channels that may provide the conda package you're looking for, navigate to https://anaconda.org and use the search bar at the top of the page. (nerf) hoo@finestation5:~/X/slam/Rover-SLAM$

import torch import numpy as np import open3d as o3d from tqdm import tqdm from scipy.spatial import KDTree from skimage.metrics import dice_score class MultiViewConsistency: def init(self, rgb_paths, mask_paths, depth_paths): self.device = torch.device(“cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”) # 初始化模型参数 self.point_cloud = self.init_point_cloud() self.optimizer = torch.optim.Adam([self.point_cloud], lr=0.001) self.load_data(rgb_paths, mask_paths, depth_paths) def load_data(self, rgb_paths, mask_paths, depth_paths): # 数据加载与预处理 self.views = [] for i in range(len(rgb_paths)): view_data = { 'rgb': self.preprocess_image(rgb_paths[i]), 'mask': self.load_mask(mask_paths[i]), 'depth': self.load_depth(depth_paths[i]), 'pose': self.generate_camera_pose(i) # 假设的相机位姿生成 } self.views.append(view_data) def multi_view_dice_loss(self, pred_masks, gt_masks): """多视角Dice损失计算""" total_loss = 0.0 for pred, gt in zip(pred_masks, gt_masks): intersection = torch.sum(pred * gt) union = torch.sum(pred) + torch.sum(gt) total_loss += 1 - (2. * intersection) / (union + 1e-8) return total_loss / len(pred_masks) def project_pointcloud_to_views(self): """将点云投影到各视角生成预测mask""" projected_masks = [] for view in self.views: # 使用深度信息和相机位姿进行投影 mask = self.render_projection(view['pose'], view['depth']) projected_masks.append(mask) return projected_masks def optimize_consistency(self, epochs=100): """多视角一致性优化循环""" best_loss = float('inf') for epoch in tqdm(range(epochs), desc="Optimizing Consistency"): self.optimizer.zero_grad() # 生成预测mask pred_masks = self.project_pointcloud_to_views() gt_masks = [view['mask'] for view in self.views] # 计算组合损失 dice_loss = self.multi_view_dice_loss(pred_masks, gt_masks) geometric_loss = self.calculate_geometric_constraints() total_loss = dice_loss + 0.5 * geometric_loss # 权重可调 # 反向传播优化 total_loss.backward() self.optimizer.step() # 记录最佳结果 if total_loss.item() < best_loss: best_loss = total_loss.item() self.save_best_pointcloud() def calculate_geometric_constraints(self): """几何约束项(法线一致性、曲率平滑性)""" # 使用Open3D计算点云法线 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(self.point_cloud.detach().cpu().numpy()) pcd.estimate_normals() # 构建KDTree进行邻近点查询 kdtree = KDTree(np.asarray(pcd.points)) distances, indices = kdtree.query(np.asarray(pcd.points), k=5) # 计算法线一致性损失 normals = torch.tensor(np.asarray(pcd.normals)).to(self.device) normal_loss = torch.mean(1 - torch.abs(torch.sum(normals * normals[indices], dim=1))) return normal_loss def save_best_pointcloud(self, output_path="best_pointcloud.ply"): # 保存优化后的点云 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(self.point_cloud.detach().cpu().numpy()) o3d.io.write_point_cloud(output_path, pcd)以上代码你生成的吗?

class SynthesisInput(torch.nn.Module): def __init__(self, w_dim, # Intermediate latent (W) dimensionality. channels, # Number of output channels. size, # Output spatial size: int or [width, height]. sampling_rate, # Output sampling rate. bandwidth, # Output bandwidth. ): super().__init__() self.w_dim = w_dim self.channels = channels self.size = np.broadcast_to(np.asarray(size), [2]) self.sampling_rate = sampling_rate self.bandwidth = bandwidth # Draw random frequencies from uniform 2D disc. freqs = torch.randn([self.channels, 2]) radii = freqs.square().sum(dim=1, keepdim=True).sqrt() freqs /= radii * radii.square().exp().pow(0.25) freqs *= bandwidth phases = torch.rand([self.channels]) - 0.5 # Setup parameters and buffers. self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn([self.channels, self.channels])) self.affine = FullyConnectedLayer(w_dim, 4, weight_init=0, bias_init=[1,0,0,0]) self.register_buffer('transform', torch.eye(3, 3)) # User-specified inverse transform wrt. resulting image. self.register_buffer('freqs', freqs) self.register_buffer('phases', phases) def forward(self, w): # Introduce batch dimension. transforms = self.transform.unsqueeze(0) # [batch, row, col] freqs = self.freqs.unsqueeze(0) # [batch, channel, xy] phases = self.phases.unsqueeze(0) # [batch, channel] # Apply learned transformation. t = self.affine(w) # t = (r_c, r_s, t_x, t_y) t = t / t[:, :2].norm(dim=1, keepdim=True) # t' = (r'_c, r'_s, t'_x, t'_y) m_r = torch.eye(3, device=w.device).unsqueeze(0).repeat([w.shape[0], 1, 1]) # Inverse rotation wrt. resulting image. m_r[:, 0, 0] = t[:, 0] # r'_c m_r[:, 0, 1] = -t[:, 1] # r'_s m_r[:, 1, 0] = t[:, 1] # r'_s m_r[:, 1, 1] = t[:, 0] # r'_c m_t = torch.eye(3, device=w.device).unsqueeze(0).repeat([w.shape[0], 1, 1]) # Inverse translation wrt. resulting image. m_t[:, 0, 2] = -t[:, 2] # t'_x m_t[:, 1, 2] = -t[:, 3] # t'_y transforms = m_r @ m_t @ transforms # First rotate resulting image, then translate, and finally apply user-specified transform. # Transform frequencies. phases = phases + (freqs @ transforms[:, :2, 2:]).squeeze(2) freqs = freqs @ transforms[:, :2, :2] # Dampen out-of-band frequencies that may occur due to the user-specified transform. amplitudes = (1 - (freqs.norm(dim=2) - self.bandwidth) / (self.sampling_rate / 2 - self.bandwidth)).clamp(0, 1) # Construct sampling grid. theta = torch.eye(2, 3, device=w.device) theta[0, 0] = 0.5 * self.size[0] / self.sampling_rate theta[1, 1] = 0.5 * self.size[1] / self.sampling_rate grids = torch.nn.functional.affine_grid(theta.unsqueeze(0), [1, 1, self.size[1], self.size[0]], align_corners=False) # Compute Fourier features. x = (grids.unsqueeze(3) @ freqs.permute(0, 2, 1).unsqueeze(1).unsqueeze(2)).squeeze(3) # [batch, height, width, channel] x = x + phases.unsqueeze(1).unsqueeze(2) x = torch.sin(x * (np.pi * 2)) x = x * amplitudes.unsqueeze(1).unsqueeze(2) # Apply trainable mapping. weight = self.weight / np.sqrt(self.channels) x = x @ weight.t() # Ensure correct shape. x = x.permute(0, 3, 1, 2) # [batch, channel, height, width] misc.assert_shape(x, [w.shape[0], self.channels, int(self.size[1]), int(self.size[0])]) return x def extra_repr(self): return '\n'.join([ f'w_dim={self.w_dim:d}, channels={self.channels:d}, size={list(self.size)},', f'sampling_rate={self.sampling_rate:g}, bandwidth={self.bandwidth:g}'])解释这段代码

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upReveal.js: 利用鼠标移动揭示图像的创新技术

根据提供的文件信息,我们可以分析并生成以下知识点: ### upReveal.js技术知识点 #### 标题分析 标题 "upReveal.js:upReveal.js 通过鼠标在图像上的移动来显示图像!" 明确告诉我们,该技术是一个JavaScript库,它的核心功能是允许用户通过在图像上移动鼠标来揭示隐藏在图像下面的其他图像或内容。这样的功能特别适合用于创建富有互动性的网页设计。 #### 描述分析 描述中提到的“向上揭示 upReveal 效果”表明upReveal.js使用了一种特定的视觉效果来显示图像。这种效果可以让用户感觉到图像好像是从底层“向上”显现出来的,从而产生一种动态和引人入胜的视觉体验。描述还提到了版权信息,指出upReveal.js拥有版权所有,且该许可证伴随源代码提供。这表明开发者或公司可以使用这个库,但需要注意其许可证条款,以确保合法合规使用。 #### 标签分析 标签“HTML”意味着这个JavaScript库需要与HTML配合使用,具体可能涉及对HTML的img标签或其他元素进行操作,以实现图像揭示的效果。HTML是构建网页内容的基础,而JavaScript则是用来增加交互性和动态效果的脚本语言,upReveal.js正是在这个层面上发挥作用。 #### 压缩包子文件的文件名称列表分析 文件名称列表 "upReveal.js-master" 表明该JavaScript库可以通过一个名为“upReveal.js”的主文件来引入和使用。文件名中的“master”通常意味着这是主版本或主要代码分支,用户可以使用该文件作为起点来集成和应用这个效果。 ### upReveal.js的具体知识点 1. **图像揭示技术:** upReveal.js利用鼠标悬停(hover)事件来实现图像揭示效果。当用户将鼠标移动到指定图像上时,底层图像或内容会被逐渐显示出来。 2. **CSS和JavaScript交互:** 要实现这种效果,upReveal.js可能会结合使用CSS来设计图像覆盖层和动画效果,同时利用JavaScript来监听鼠标事件并控制图像的显示逻辑。 3. **跨浏览器兼容性:** 一个成功的JavaScript库应该能够在不同的浏览器上一致地工作。upReveal.js可能包含跨浏览器兼容性的代码,确保所有用户都能体验到相同的效果。 4. **许可证使用:** 虽然upReveal.js允许用户使用,但开发者需要阅读并理解伴随源代码提供的许可证条款。通常这会涉及对源代码的使用、修改和重新分发的限制。 5. **HTML集成:** 为了使用upReveal.js,开发者需要在HTML文件中通过脚本标签引入JavaScript文件。同时,可能需要准备相应的HTML结构来展示图像。 6. **自定义和配置:** upReveal.js很可能会提供一些配置选项,允许开发者调整效果的动画速度、触发区域大小等,以适应不同的设计需求。 7. **性能和优化:** 在设计交互式图像效果时,性能优化是一个关键考虑因素。upReveal.js可能会通过优化代码和资源使用,减少对页面加载和交互性能的影响。 8. **可访问性考虑:** 虽然描述中未提及,但在开发类似JavaScript库时,考虑可访问性是一个好的实践,确保所有用户,包括那些有视觉障碍的用户,都能够受益于这种技术。 通过上述分析,我们可以看到upReveal.js作为一个JavaScript库,不仅提供了动态的交互效果,还涉及到了前端开发的多个方面,包括但不限于HTML结构设计、CSS样式应用、JavaScript事件处理、跨浏览器兼容性、性能优化以及许可证协议的遵守等。开发者在使用upReveal.js时,应该综合考虑这些知识点,以实现最佳的用户体验。