配置更符合现代科研环境的NTSCC

配置ntscc

ntscc是一个图像的信源信道联合编码工具https://semcomm.github.io/ntscc/

他官方的环境需要的torch版本和cuda版本都比较老了，有点脱离现在的科研环境

将官方的都升级了一下python3.8->3.10 torch1.71->2.2.2 cuda11.0->11.8

以下是经过我测试的配置方案。测试环境是”Ubuntu 22.04.5 LTS” RTX 4090 Driver Version: 535.183.01 CUDA Version: 12.2

本机只装了nvidia的显卡驱动，无cuda等其他工具

前置条件，安装conda

conda create -n $YOUR_PY38_ENV_NAME python=3.10
conda activate $YOUR_PY38_ENV_NAME

pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

python -m pip install -r requirements.txt
BASH

其中，requirements.txt对应内容需要修改为

# This file may be used to create an environment using:
# $ conda create --name <env> --file <this file>
# platform: linux-64
compressai==1.2.6
timm==0.9.16
numpy==1.24.3
TXT

特别将numpy版本降低到1.24.3（我也忘了是要适配哪个库需要降级了）

最后，因为用了更高版本的compressai，需要修改一下ntscc中import

# 将文件net/NTSCC_Hyperior.py中
# from compressai.ops import ste_round
# 改成:
from compressai.ops import quantize_ste
# 同时也要修改一下调用的地方
# ste_round -> quantize_ste
PYTHON