python-cpp-extension

git clone [email protected]:banbao990/python-cplusplus.git
git submodule update --init --recursive

• MUST DO THIS

python prepare.py
# if complies error, do the following cmd instead
# python prepare.py --clean --all

• src/config.py 文件是**环境配置**，需要根据自己的环境进行配置

mi3 环境

例子

• 基本例子

module	window	Linux	备注
pytorch_cuda_jit	$\checkmark$	$\checkmark$	直接执行
pytorch_optix_jit	$\checkmark$	$\checkmark$	直接执行
python_cpp_setuptools	$\checkmark$	$\checkmark$	安装执行
python_cpp_cmake	$\checkmark$	$\checkmark$	安装执行
cmake_oidn	$\checkmark$	$\checkmark$	安装执行 （更新见 setup 版本）

• 其他例子

  • 实现功能 optix（albedo+normal、temporal）

  • cmake_optix 问题：linux 运行报错

undefined symbol:
  _ZN3c106detail14torchCheckFailEPKcS2_jRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEE

module	window	Linux	备注
cmake_optix	$\checkmark$		安装执行 （更新见 setup 版本）
setup_optix	$\checkmark$	$\checkmark$	安装执行
setup-oidn	$\checkmark$	$\checkmark$	安装执行
simpile_denoise	$\checkmark$		安装执行

• 测试环境
  • windows
    • cuda 12.3、optix SDK 8.0.0、cmake 3.25.1、vulkan 1.3.236.0
  • linux
    • cuda 12.1、optix SDK 8.0.0、cmake 3.25.1
• Optix SDK：Link

https://developer.nvidia.com/downloads/designworks/optix/secure/8.0.0/nvidia-optix-sdk-8.0.0-win64.exe
https://developer.nvidia.com/downloads/designworks/optix/secure/8.0.0/nvidia-optix-sdk-8.0.0-linux64-x86_64.sh

• 直接执行（例子）

python src/pytorch_cuda_jit/test.py

• 安装执行（例子）

# install
python src/python_cpp_setuptools/install.py
# run
python src/python_cpp_setuptools/test.py

setup_optix

• 运行失败报错 libGL error: MESA-LOADER: failed to open swrast，虚拟环境中安装 gcc

 conda install -c conda-forge gcc

• 注意如果是 setup_optix 想要在 GPU-UI 模式下运行，执行如下命令
  • 其中 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 表示有多张显卡，选择使用 id=0 的
  • 不加环境，直接运行会报错 CUDA_ERROR

# GPU
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 __NV_PRIME_RENDER_OFFLOAD=1 __GLX_VENDOR_LIBRARY_NAME=nvidia python src/utils/ui.py --ui

# CPU
python src/utils/ui.py

python

• 只需要如下配置，即可执行本工程中的代码

# env
conda create -n mi3 python=3.10

# pytorch(查看官网给的命令)
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

# ninja, opencv, yacs
pip install ninja opencv-python yacs pybind11

# ui
pip install imgui glfw cuda-python PyOpenGL PyOpenGL_accelerate

# mitsuba
pip install mitsuba

其他库

• mi 环境中的其他库

# tinycudann
git clone --recursive https://github.com/nvlabs/tiny-cuda-nn
cd bindings/torch
python setup.py install

# tqdm, tensorboard
pip install tqdm tensorboard

# torch_scatter
# https://github.com/rusty1s/pytorch_scatter/issues/186
pip install --no-index torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-2.1.0+cu121.html

# matplotlib
pip install matplotlib

# openexr: linux 必须先执行第一步
conda install openexr-python --channel conda-forge
pip install OpenEXR

# oidn (CPU version)
pip install oidn

# 导出成 exe(巨慢, 也没用了)
pip install pyinstaller

# 测试 compute shader 的时候用的一个库
pip install arcade

其他问题

pycuda(deprecated)

pip install pycuda # 会报错, 解决方案见下面

• 这个库能够完全被 cuda-python 库取代，现在也不用了
• 直接 pip install pycuda 报错
  • PyCUDA was compiled without GL extension support

windows

• 解决方案

I've actually fixed this one. If you are on a windows device, you should pip install pipwin, then use pipwin to install pycuda. And then it installs it correctly.

pip install pipwin
pipwin install pycuda

linux

• 从源码安装：code