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一、更改檔案權限
将root權限的檔案更改為使用者權限
sudo chown -R 使用者名 檔案名
二、利用終端進行檔案壓縮
1、.tgz檔案
# 壓縮
sudo tar zcvf 檔案名.tgz 待壓縮的檔案名
# 解壓
sudo tar zxvf 檔案名.tgz
三、pytorch系列
1、安裝pytorch
conda install pytorch==1.10.2 torchvision==0.11.3 torchaudio==0.10.2 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
2、安裝libtorch（與pytorch版本對應）
# 下載下傳連結
https://download.pytorch.org/libtorch/cu113/libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-1.10.2%2Bcu113.zip
四、關聯彩色圖像和深度圖像
python associate.py rgb.txt depth.txt > associate.txt
associate.py下載下傳
五、evo評測工具
1、安裝
apt install python-pip
pip install evo --upgrade --no-binary evo -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
2、使用
繪制軌迹
evo_traj tum KeyFrameTrajectory.txt --ref=groundtruth.txt -p -a
絕對位姿誤差
evo_ape tum groundtruth.txt KeyFrameTrajectory.txt -va -p --save_results 路徑/data.zip
相對位姿誤差
evo_rpe tum groundtruth.txt KeyFrameTrajectory.txt -va -p --save_results 路徑/data.zip
六、docker安裝
（一）cuda安裝
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cuda下載下傳
連結
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cuda安裝
sh cuda.....linux.run
# 可以取消驅動的安裝
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cuda配置
vim /etc/bash.bashrc
# 粘貼下面兩行
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
source /etc/bash.bashrc
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檢視
nvcc -V
（二）cudnn安裝
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cudnn下載下傳
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cudnn安裝
tar -zxvf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32.tgz
cp -rf cuda/include/cudnn* /usr/local/cuda/include/
cp -rf cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*
chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
sudo dpkg -i libcudnn8_8.2.1.32-1+cuda11.3_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.2.1.32-1+cuda11.3_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.2.1.32-1+cuda11.3_amd64.deb