1.使用pip install -e装不了。
原因在于少了一个点。必须得加一个英文的句号，也就是.
注意，不能加多了。原注释文档写的虽然有两个点，但第二个点实际上是句号。
**2.一来就使用pip命令安装是不行的。**需要先使用git把它的基础代码克隆到本地。
代码是这个git clone https://github.com/openai/shap-e.git
**3.不能直接在根目录使用pip install -e.进行安装，**要用终端进入到shap-e目录下(注意:不是shap_e)，再使用该命令进行安装。
4.安装好了就不知道接下来该干啥了。
实际上，装好了之后，需要进入到examples目录下，选择encode_model.ipynb、sample_image_to_3d.ipynb、sample_text_to_3d.ipynb这三个当中任意一个中，选择全部运行（我是用的vscode编辑器，别的编辑器界面如何不知道）。
5.各种缺胳膊少腿的报错（也就是缺少相应的模块）。
这个地方把我卡住了，后来才知道解决方法很简单，缺什么模块就用pip命令装什么模块，比如，缺ipywidgets就用pip install ipywidgets装上。有一个yaml需要注意，装的时候要加py，也就是pip install pyyaml
**6.缺cuda。**这个cuda一般不随显卡驱动一起安装，需要额外到英伟达官网去下载安装。
7.缺cudnn，这个也是用来加速的，英伟达官网好像也有，装就完事了。
8.pytorch默认安装的版本不对，不能装CPU版本，要装GPU版本，还要匹配得上自己的cuda版本。
装的时候还可能遇到ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问。
解决方案是在安装命令的后面加 –user
说白了可能就是C盘没给它管理员权限，在升级模块的时候访问不了C盘中的内容，就继续不下去。
装的过程中容易下载到一半结果没成功，一般是网络问题，随缘重试。
**9.参数没搞对，GPU带不起来。**生成模型有nerf和stf两种，默认是nerf，但这种方式似乎对显卡要求高不少，有可能用nerf运行不动，根据自己情况选择合适的。还有调其他参数的，这个我不擅长，没敢乱动默认值。
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1、前言 随着互联网从简单的单向浏览请求，发展为基于用户个性信息的定制化以及社交化的请求，这要求产品需要做到以用户和关系为基础，对海量数据进行分析和计算。对于后端服务来说，意味着用户的每次请求都需要查询用户的个人信息和大量的关系信息，此外大部分场景还需要对上述…
