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使用SpatialLM进行3D场景重建需要准备哪些环境依赖？

2025-08-28

部署SpatialLM需要配置专业的深度学习环境，主要包含三个层面的准备：

基础运行时：Python 3.11和PyTorch 2.4.1框架，建议通过Conda创建隔离环境以避免版本冲突。
GPU加速支持：必须安装CUDA 12.4工具包，并确认NVIDIA驱动兼容性。模型推理需要至少8GB显存的显卡。
版本特定组件::
1. 1.0版本需编译torchsparse库（处理稀疏点云的关键组件）
2. 1.1版本需要安装flash-attn优化包以加速注意力计算

值得注意的是，项目使用poetry管理依赖，安装时需先执行poetry install加载基础包，再按版本选择补充组件。完整配置约占用15GB磁盘空间。

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