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# System prepended metadata

title: Conda 環境建置

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1. 若要驗證您的 GPU 是否支援 CUDA，從命令列輸入：
```bash
lspci | grep -i nvidia
```

2. 驗證系統是否已安裝 gcc，使用 CUDA Toolkit 進行開發需要 gcc 編譯器，從命令列輸入：
```bash
gcc --version
```

3. 下載 NVIDIA CUDA 工具包。
	1. CUDA Toolkit 12.6: [下載頁面][https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux]
	2. CUDA Toolkit 11.8: [下載頁面][https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive]
	接下來以 Ubuntu 22.04 、 CUDA Toolkit 11.8 、 x86_64 為例
	1. 刪除過時的簽章金鑰：
	```bash
	sudo apt-key del 7fa2af80
	```
	
	2. 在檔案系統上安裝本機儲存庫：
	```bath
	sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>-X-Y-local_<version>*_<arch>.deb
	```
	其中`<distro>`應替換為以下之一：
	- `ubuntu2004`
	- `ubuntu2204`
	- `ubuntu2404
	並`<arch>`應替換為以下之一：
	- `amd64`
	- `arm64`
	X-Y 以及 \<version\> 為版本
	以 Ubuntu 22.04 、 CUDA Toolkit 11.8 、 x86_64 為例：
	```bash
	sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local_11.8*_amd64.deb
	```
	
	3. 註冊臨時公用 GPG 金鑰：
	```bash
	sudo cp /var/cuda-repo-<distro>-X-Y-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
	```
	
	4. 新增 pin 檔案以優先考慮 CUDA 儲存庫：
	```bash
	wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<distro>/<arch>/cuda-<distro>.pin
sudo mv cuda-<distro>.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
	```
	
	```bash
	wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/amd64/cuda-ubuntu2204.pin
sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
	```

4. 更新 Apt 儲存庫快取：
```bash
sudo apt-get update
```

5. 安裝CUDA SDK：
```bash
sudo apt-get install cuda-toolkit
```

6. 重新啟動系統：
```bash
sudo reboot
```

7. 設定環境變數：
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}}
```

8. 安裝第三方函式庫：
```bash
sudo apt-get install g++ freeglut3-dev build-essential libx11-dev \
    libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa-dev libfreeimage-dev libglfw3-dev
```







    
# Conda 環境建置

conda create --name ThreeDimGA_T1 python=3.10.14

conda activate ThreeDimGA_T1

git clone https://github.com/openai/shap-e.git

cd shap-e

pip install -e .


pip install opencv-python

pip install timm


conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
conda install ipywidgets
conda install plotly
pip install torch-summary
pip install numpy==2


pip install "rembg[cpu,cli]"


conda install -n ThreeDimGA_T1 ipykernel --update-deps --force-reinstall



ThreeDimGA_T1
ThreeDimGA_T2
ThreeDimGABackend_T3
ThreeDimGABackend_T4