想请教一下关于具体的配置版本问题

Question

您好，我想请教一下您的“电脑小白3DGS高斯泼溅项目复现”这篇博客里面的配置问题，您的cuda是11.8版本的吗，但是相应的pytorch版本是2.0+的，然后后面我感觉出现了由于pytorch版本过高导致调用train.py代码出现了报错，似乎有兼容性问题。所以我想询问一下您的配置

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

您好！感谢您的提问。关于您提到的“电脑小白3DGS高斯泼溅项目复现”博客中所使用的配置，我来为您详细说明并提供解决方案。

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一、关于CUDA和PyTorch的版本搭配

在该项目中，我使用的是以下配置：

• CUDA版本：11.8
• PyTorch版本：1.13.1（非2.0+）

重点说明：
PyTorch 2.0+ 对部分旧代码可能存在兼容性问题，尤其是在一些基于旧版API开发的项目中，比如3DGS高斯泼溅项目。因此，建议使用 PyTorch 1.13.1 或 1.12.1 来确保项目能够顺利运行。

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二、可能出现的问题及解决方案

1. 报错原因分析

当您使用 PyTorch 2.0+ 时，可能会遇到如下问题：

• torch.nn.functional.grid_sample 的参数发生了变化
• torch.autograd.Function 的实现方式被重构
• 某些模块或函数被弃用或重命名

这些改动可能导致您的 train.py 文件出现如下错误：

TypeError: grid_sample() got an unexpected keyword argument 'align_corners'

或者：

AttributeError: module 'torch' has no attribute 'nn.functional._C'

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三、推荐的环境配置

为了保证项目的稳定性与兼容性，建议您按照以下配置进行安装：

✅ 推荐配置：

| 组件 | 版本 | |------|------| | CUDA | 11.8 | | cuDNN | 8.6.0 | | PyTorch | 1.13.1 | | Python | 3.8.x | | torchvision | 0.14.1 |

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四、安装命令（以conda为例）

# 创建虚拟环境
conda create -n 3dgs python=3.8
conda activate 3dgs

# 安装PyTorch 1.13.1（对应CUDA 11.8）
pip install torch==1.13.1+cu118 torchvision==0.14.1+cu118 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# 安装其他依赖（根据项目需求）
pip install -r requirements.txt

注意： 如果您的系统不支持 conda，也可以使用 venv 或直接通过 pip 安装。

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五、如果已经安装了 PyTorch 2.0+，如何回退？

如果您已经安装了 PyTorch 2.0+，可以使用以下命令进行降级：

pip uninstall torch
pip install torch==1.13.1+cu118 torchvision==0.14.1+cu118 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

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六、修改 train.py 中可能存在的兼容性问题（示例）

如果您仍然想使用 PyTorch 2.0+，并且不想更改环境，可以尝试对 train.py 中的部分代码进行适配。例如：

原代码（适用于PyTorch 1.13.1）：

output = F.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='border', align_corners=True)

修改后的代码（适用于PyTorch 2.0+）：

output = F.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='border', align_corners=False)

注意： align_corners 参数在 PyTorch 2.0+ 中默认为 False，所以如果原代码依赖 True，可能需要重新评估其影响。

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七、总结

| 问题 | 解决方案 | |------|----------| | PyTorch 2.0+ 导致报错 | 使用 PyTorch 1.13.1 或 1.12.1 | | CUDA 版本不匹配 | 确保 CUDA 11.8 和 PyTorch 1.13.1 匹配 | | 代码兼容性问题 | 修改 train.py 中的 API 调用（如 grid_sample） |

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如果您还有其他问题，例如项目运行过程中的具体错误信息，欢迎继续提问，我会为您提供更详细的帮助。希望这些信息对您有所帮助！