nerf-pytorch代码运行

### 如何运行 `nerf-pytorch` 代码

#### 安装依赖项
为了成功运行 `nerf-pytorch`，需要确保环境已正确设置并安装必要的库。通常情况下，推荐使用 Anaconda 来管理 Python 环境。

创建一个新的 Conda 虚拟环境，并激活该环境：

conda create -n nerf_env python=3.8
conda activate nerf_env

接着按照官方文档中的说明来安装所需的包[^1]：

pip install torch torchvision torchaudio
pip install imageio matplotlib numpy pillow scikit-image tqdm opencv-python tensorboard

#### 下载源码
克隆仓库到本地计算机以便于后续操作[^4]:

git clone https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch.git
cd nerf-pytorch

#### 数据集准备
下载所需的数据集并将它们放置在指定位置。对于训练模型而言，Flickr 和 LLFF 是两个常用的选择。具体路径可以在配置文件中找到或自定义设定。

#### 运行示例脚本
进入项目的根目录后可以执行如下命令启动预训练好的权重来进行推理测试:

python run_nerf.py --config configs/llff_data/fern.txt --render_only

上述指令会加载 Fern 场景下的预训练参数并渲染图像序列作为输出展示效果[^3]。

如果想要开始完整的训练过程，则移除 `--render_only` 参数即可正常开启训练模式。

#### 解决常见问题的方法
- **CUDA 不可用**: 如果遇到 CUDA 初始化失败的问题，请确认 GPU 驱动版本以及 PyTorch 版本之间的兼容性。
- **内存不足错误**: 减少批量大小(batch size)，调整光线采样数量(ray batch size) 或者尝试更小规模的数据集进行调试。
- **性能优化建议**: 使用混合精度(Half Precision Training, HPT)技术加速计算效率；考虑分布式多卡训练方案进一步提升吞吐量。