01 -SplaTAM Jetson 部署安装一、环境信息项目详情设备Jetson Orin NanoJetPack5.xPython3.8PyTorch1.12.0a02c916ef.nv22.3CUDA可用二、完整安装步骤1. 创建 conda 环境conda create -n splatam python3.8 -y conda activate splatam2. 安装 PyTorch (Jetson 专用版本)「20260编译好的torchvision 0.13 whl 对应版本torch0.12」/~c1003YIQi6~:/链接https://pan.quark.cn/s/d1818216d7cf# 先安装torch pip install torch-1.12.0a02c916ef.nv22.3-cp38-cp38-linux_aarch64.whl # 再安装torchvision依赖torch pip install torchvision-0.13.0a0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl3. 安装基础依赖 (固定版本)pip install \ tqdm4.65.0 \ Pillow9.5.0 \ opencv-python4.7.0.72 \ imageio2.28.1 \ matplotlib3.7.2 \ kornia0.6.12 \ natsort8.0.2 \ pyyaml6.0 \ wandb0.15.3 \ numpy1.24.34. 安装评估/训练依赖 (固定版本)pip install \ lpips0.1.4 \ torchmetrics0.11.4 \ pytorch-msssim1.0.05. 安装 3D/SLAM 依赖 (固定版本)pip install \ open3d0.16.0 \ plyfile0.8.16. 安装 faiss-cpuconda install -c conda-forge faiss-cpu -y7. 编译 diff-gaussian-rasterization-w-depthGitHub地址​https://github.com/JonathonLuiten/diff-gaussian-rasterization-w-depth这个模块我放到项目包里面了直接切换到对应文件夹编译就行了cd ~/aaa-SplaTAM-main git clone https://github.com/JonathonLuiten/diff-gaussian-rasterization-w-depth.git cd diff-gaussian-rasterization-w-depth ​ # 修改 setup.py 添加 Jetson 架构支持 sed -i s/sm_86,/sm_86, sm_8.7,/g setup.py ​ # 编译安装 pip install -e .8.下载AlexNet 权重下载地址: https://download.pytorch.org/models/alexnet-owt-7be5be79.pth用 U 盘复制到 Jetson 的:/home/jetson/.cache/torch/hub/checkpoints/三、验证安装# 验证 PyTorch 和 CUDA python -c import torch; print(fPyTorch: {torch.__version__}); print(fCUDA: {torch.cuda.is_available()}) ​ # 验证关键导入 python -c from diff_gaussian_rasterization import GaussianRasterizer; print(✅ diff_gaussian_rasterization OK) ​ # 验证 faiss python -c import faiss; print(ffaiss: {faiss.__version__}) ​ # 验证 SplaTAM 主脚本 python scripts/splatam.py --help四、运行 SplaTAM需要先准备数据集1、Replica 数据集下载推荐先测试Replica 数据集较小适合测试下载地址https://github.com/facebookresearch/Replica-Dataset2、修改配置configs/replica/splatam.py3、运行程序# Replica 数据集示例 python scripts/splatam.py configs/replica/splatam.py五、常见问题1. 编译 diff-gaussian-rasterization 失败确保安装了编译工具sudo apt-get install build-essential ninja-build2. open3d 导入错误确保使用 0.16.0 版本pip install open3d0.16.0 --force-reinstall3. faiss 安装问题使用 conda 安装 faiss-cpuconda install -c conda-forge faiss-cpu4. CUDA 版本不匹配检查 CUDA 版本nvcc --version六、部署检查清单conda 环境 (Python 3.8)PyTorch 1.12.0 CUDA基础依赖包评估/训练依赖3D/SLAM 依赖faiss-cpudiff-gaussian-rasterization-w-depth 编译验证导入成功