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多版本兼容
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踩了很多坑，终于顺利在Windows环境下自编译安装了Pytorch3D库（PyTorch2.4+支持GPU）
深度学习
# 多版本兼容
# Pytorch3D安装
# Pytorch3D Windows安装
# Pytorch3D CUDA设置
# Pytorch3D测试代码
# Windows环境下安装Pytorch3D
# Pytorch3D GPU支持
# Not compiled with GPU support
# Pytorch3D编译问题
admin
5月27日
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2025-05-27
本文详细记录了作者在Windows环境下自编译安装Pytorch3D库（支持GPU）的完整过程，分享了安装中遇到的各种问题及解决方法。作者首先指出使用conda安装Linux打包的Pytorch3D在Windows下无法使用，随后解决了显卡支持问题，通过设置CUDA_HOME和FORCE_CUDA=1消除了RuntimeError: Not compiled with GPU support错误。文章列出了安装所需的基本条件（Python 3.10、PyTorch 2.4.0、gcc & g++ ≥ 4.9），并提供了安装PyTorch、VS2022以及从GitHub下载Pytorch3D源码的步骤。为应对国内网络问题，作者还分享了蓝奏云网盘链接。编译过程中，配置Visual Studio环境变量尤为关键，最终通过测试代码验证了Pytorch3D的安装成功及GPU支持。作者最后感慨，虽然Windows环境下折腾较多，但也锻炼了技术能力。 踩坑1 在anaconda.org里下载的压缩包然后使用conda进行安装在win10下是可以安装成功的，但是不能被使用，实际原因是这是基于Linux打包的，根本不适用windows。 anaconda.orgl图片 踩坑2 关于显卡支持的事。第一次安装根据教程之后运行代码出现RuntimeError: Not compiled with GPU support. 于是找了找教程，发现很多人都说的不一样，不过设置了了环境变量CUDA_HOME以及FORCE_CUDA=1成功解决问题。 Pytorch3d基本条件 Python 3.10 PyTorch 2.4.0 gcc & g++ ≥ 4.9 Pytorch3d基本条件图片 安装PyTorch 可以使用miniconda或者anaconda新建一个环境，例如tt： conda create -n tt python=3.10 conda activate tt然后安装Pytorch2.4+CUDA12.1： conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia安装VS2022 去VS官网下载安装即可：Visual Studio 2022 - 官网 Visual Studio 2022图片 安装的时候勾选“使用C++的桌面开发”即可。 使用C++的桌面开发图片 安装完成后会有这些东西： 安装完成后图片 下载Pytorch3d 在Pytorch3d的Github上下载ZIP即可。由于国内的网络环境不稳定，这里我提供了完整的压缩包的蓝奏云网盘链接： pytorch3d-github.zip - 蓝奏云网盘 Pytorch3d的Github图片 我下载到了D盘进行解压，得到下面的路径： D盘进行解压图片 注意：新版本的pytorch3d不用修改作者的代码，要不然一直编译不出来。 编译Pytorch3d Pytorch3d图片 搜索x64 Native Tools Command Prompt x64 Native Tools Command Prompt图片 首先进入pytorch目录下： cd D:\pytorch3d-github\pytorch3d-main先配置visual studio环境变量: set DISTUTILS_USE_SDK=1 set MSSdk=1 set FORCE_CUDA=1tips：FORCE_CUDA=1是为了防止出现RuntimeError: Not compiled with GPU support.，不过前提是你已经成功安装了CUDA并且设置了CUDA_HOME系统变量。这些都是安装GPU驱动以及Pytorch-GPU版本的前戏操作，这里我就不再赘述。 系统变量图片 然后使用虚拟环境里的python进行安装： D:\miniconda3\envs\tt\python.exe setup.py install（图片里漏了FORCE_CUDA） 虚拟环境里的python进行安装图片 然后就是等待了，完成安装后显示如下： 完成安装后图片 编译好了可以用conda的命令框检查环境里面有没有这个包： conda list pytorch3d安装了pytorch3d图片 这时已经成果安装了pytorch3d。 验证pytorch3d 为了验证你的pytorch3d以及GPU是否可用，下面给了一个测试代码： import torch import matplotlib.pyplot as plt from pytorch3d.structures import Meshes from pytorch3d.utils import ico_sphere from pytorch3d.renderer import ( FoVPerspectiveCameras, RasterizationSettings, MeshRenderer, MeshRasterizer, SoftPhongShader, PointLights, TexturesVertex, look_at_view_transform, ) # 设置设备 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"Using device: {device}") # 创建单位球体网格 mesh = ico_sphere(level=3, device=device) # 细节更高 verts_rgb = torch.ones_like(mesh.verts_packed())[None] * 0.5 # 灰色 textures = TexturesVertex(verts_features=verts_rgb.to(device)) mesh.textures = textures # 设置摄像头视角（距离 2.7，朝向原点） R, T = look_at_view_transform(dist=2.7, elev=10.0, azim=45.0) cameras = FoVPerspectiveCameras(device=device, R=R, T=T) # 设置光源（从侧上方照射） lights = PointLights(device=device, location=[[2.0, 2.0, 2.0]]) # 光栅化设置 raster_settings = RasterizationSettings( image_size=512, blur_radius=0.0, faces_per_pixel=1, ) # 创建渲染器 renderer = MeshRenderer( rasterizer=MeshRasterizer( cameras=cameras, raster_settings=raster_settings, ), shader=SoftPhongShader( device=device, cameras=cameras, lights=lights, ) ) # 渲染图像 images = renderer(mesh) # 显示图像 plt.figure(figsize=(6, 6)) plt.imshow(images[0, ..., :3].cpu().numpy()) plt.title("Rendered 3D Sphere") plt.axis("off") plt.show()运行结果：Using device: cuda:0 运行结果图片 一点感受 其实搞深度学习开发很多时候Ubuntu之类的环境可能更加合适，Windows虽然大部分时候都能满足使用，但是有时候比较费技术也比较花时间去折腾。 不过既然都选择搞技术了，折腾点也没啥，就当练技术了。
Python自动化SolidWorks批量转换SLDPRT到STL教程（基于SW软件接口实现）
开源工具
# SolidWorks批量转换
# SLDPRT转STL
# Python自动化
# 3D打印预处理
# SolidWorks API教程
# CAD格式转换
# 机械设计自动化
# 开源脚本
# 多版本兼容
# 高效模型处理
admin
4月15日
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2025-04-15
本文详解如何通过Python调用SolidWorks API实现SLDPRT文件批量转STL格式，提供完整代码解析与多版本兼容方案。学习自动化3D模型转换技巧，提升预处理效率，适用于机械工程师与开发者快速处理大批量CAD文件转换需求。 遇到的问题 在3D打印、跨平台协作、模型归档等场景中，将SolidWorks的SLDPRT零件文件转换为通用STL格式是常见需求。传统手动转换方式存在明显痛点： 耗时费力：单个文件需经历"打开-导出-关闭"重复操作 版本兼容：不同SolidWorks版本间转换易出错 批量处理：缺乏自动化导致大规模文件处理效率低下 环境准备 首先，需要安装了SolidWorks，例如小栈是安装了SolidWorks2024版本。 m9i6171f.png图片 然后新建个Python环境，第三方库只需要安装个pywin32： pip install pywin32 # 必需依赖Python源码 直接上源码，话不多说： import os import sys import traceback import time import json import platform from pathlib import Path # 检查必要依赖并提供友好提示 try: import win32com.client import win32api except ImportError: print("错误: 缺少必要的依赖库。") print("请安装以下库: pywin32") print("安装命令: pip install pywin32") sys.exit(1) # 配置文件路径 - 使用pathlib提高跨平台兼容性 CONFIG_FILE = Path(__file__).parent / "sw_config.json" # 显示程序信息和环境 script_path = Path(__file__).absolute() script_name = script_path.name script_name_without_ext = script_path.stem last_modified_time = time.strftime("%H:%M:%S", time.localtime(os.path.getmtime(script_path))) print(f"我是{script_name_without_ext}，最后一次编辑时间为：{last_modified_time}") print(f"运行环境: Python {platform.python_version()} on {platform.system()} {platform.release()}") # 加载配置函数 def load_config(): if CONFIG_FILE.exists(): try: with open(CONFIG_FILE, 'r', encoding='utf-8') as f: config = json.load(f) print(f"已加载上次配置") return config except Exception as e: print(f"加载配置文件失败: {str(e)}") return {"input_directory": "", "output_directory": ""} # 保存配置函数 def save_config(input_dir, output_dir): try: config = { "input_directory": input_dir, "output_directory": output_dir } with open(CONFIG_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(config, f, ensure_ascii=False, indent=4) print("已保存当前配置") except Exception as e: print(f"保存配置失败: {str(e)}") def convert_sldprt_to_stl(input_directory, output_directory): swApp = None try: # 多级尝试连接SolidWorks connection_methods = [ # 方法1: 连接到现有实例 lambda: (win32com.client.GetActiveObject("SldWorks.Application"), "已连接到正在运行的SolidWorks实例"), # 方法2: 尝试创建指定版本(按新到旧顺序) lambda: (win32com.client.Dispatch("SldWorks.Application.31"), "已创建新的SolidWorks实例 (版本31)"), lambda: (win32com.client.Dispatch("SldWorks.Application.30"), "已创建新的SolidWorks实例 (版本30)"), lambda: (win32com.client.Dispatch("SldWorks.Application.29"), "已创建新的SolidWorks实例 (版本29)"), lambda: (win32com.client.Dispatch("SldWorks.Application.28"), "已创建新的SolidWorks实例 (版本28)"), lambda: (win32com.client.Dispatch("SldWorks.Application.27"), "已创建新的SolidWorks实例 (版本27)"), lambda: (win32com.client.Dispatch("SldWorks.Application.26"), "已创建新的SolidWorks实例 (版本26)"), # 方法3: 尝试创建默认版本 lambda: (win32com.client.Dispatch("SldWorks.Application"), "已创建新的SolidWorks实例 (默认版本)") ] # 依次尝试各种连接方法 for method in connection_methods: try: swApp, message = method() print(message) break except Exception: continue if swApp is None: print("无法连接到SolidWorks实例，请确保SolidWorks已正确安装。") return # 显示SolidWorks窗口 swApp.Visible = True # 验证 SolidWorks 版本 try: version_info = swApp.RevisionNumber print(f"SolidWorks版本: {version_info}") except: print("无法获取SolidWorks版本信息，但将继续尝试转换") # 使用Path对象处理路径，提高跨平台兼容性 input_path = Path(input_directory) output_path = Path(output_directory) # 筛选有效的SLDPRT文件 valid_files = [] try: # 使用列表推导式更高效地筛选文件 upper_files = [file for file in input_path.glob("*.SLDPRT") if not file.name.startswith("~$") and ".zip" not in file.name.lower()] lower_files = [file for file in input_path.glob("*.sldprt") if not file.name.startswith("~$") and ".zip" not in file.name.lower()] # 合并并去重 valid_files = list(set(upper_files + lower_files)) except Exception as e: print(f"扫描目录时出错: {str(e)}") traceback.print_exc() return if not valid_files: print(f"在目录 {input_directory} 中未找到有效的SLDPRT文件") return print(f"找到 {len(valid_files)} 个SLDPRT文件需要转换") total_files = len(valid_files) success_count = 0 fail_count = 0 start_time = time.time() for index, file_path in enumerate(valid_files, 1): # 计算进度和预计剩余时间 try: percent_complete = (index - 1) / total_files * 100 elapsed_time = time.time() - start_time if index > 1: avg_time_per_file = elapsed_time / (index - 1) est_time_remaining = avg_time_per_file * (total_files - (index - 1)) time_str = f"- 已用时: {elapsed_time:.1f}秒, 预计剩余: {est_time_remaining:.1f}秒" else: time_str = "" except Exception as e: print(f"警告: 计算进度时出错: {str(e)}") time_str = "" file_name = file_path.name print(f"[{index}/{total_files} - {percent_complete:.1f}%] 处理文件: {file_name} {time_str}") # 转换处理开始 try: # 这里使用WinAPI获取短路径（若失败则使用原始路径） try: short_path = win32api.GetShortPathName(str(file_path)) except Exception as e: short_path = str(file_path) print(f"注意: 无法获取短路径，使用原始路径。错误: {str(e)}") if not os.path.exists(short_path): print(f"路径无效或文件不存在: {short_path}") fail_count += 1 continue # 尝试关闭所有打开文档 try: swApp.CloseAllDocuments(True) except Exception as e: print(f"警告: 无法关闭已打开的文档。错误: {str(e)}") # 定义SolidWorks常量: swDocPART = 1 swDocPART = 1 # 尝试打开文档 try: # 方法1: 使用OpenDoc(更简单的接口) model_doc = swApp.OpenDoc(short_path, swDocPART) if model_doc is None: try: # 方法2: 使用不同参数组合的OpenDoc6 model_doc = swApp.OpenDoc6(short_path, swDocPART, 1, "", 0, 0) except: try: # 方法3: 最简化参数的OpenDoc6 model_doc = swApp.OpenDoc6(short_path, swDocPART, 0, "", "", "") except: model_doc = None if model_doc is None: print(f"无法打开文件: {file_path}") fail_count += 1 continue except Exception as e: print(f"尝试打开文件失败: {str(e)}") fail_count += 1 continue # 定义输出STL文件路径 stl_file_path = output_path / f"{file_path.stem}.STL" # 使用 SaveAs 方法进行导出 ret = model_doc.SaveAs(str(stl_file_path)) if ret: success_count += 1 print(f"文件已成功转换为STL: {stl_file_path}") else: fail_count += 1 print(f"文件转换失败: {file_path}") except Exception as e: print(f"处理文件 {file_name} 时出错: {str(e)}") traceback.print_exc() fail_count += 1 finally: # 尝试关闭当前文档 try: swApp.CloseDoc(file_name) print(f"已关闭文档: {file_name}") except Exception as e: print(f"关闭文档时出错: {str(e)}") print(f"批量转换完成! 成功: {success_count}, 失败: {fail_count}, 总计: {total_files}") except Exception as e: print(f"程序执行出错: {str(e)}") traceback.print_exc() finally: # 确保释放SolidWorks资源 if swApp: try: swApp.ExitApp() # 退出SolidWorks应用 swApp = None except Exception as e: print(f"退出SolidWorks时出错: {str(e)}") if __name__ == "__main__": try: # 加载上次的配置 config = load_config() last_input_dir = config["input_directory"] last_output_dir = config["output_directory"] # 先获取输入文件夹路径 if len(sys.argv) > 1: input_directory = sys.argv[1] else: # 显示上次的路径作为默认选项 default_prompt = f" [按Enter使用默认值: {last_input_dir}]" if last_input_dir else "" input_prompt = f"请输入SLDPRT文件所在的文件夹路径{default_prompt}: " input_directory = input(input_prompt) or last_input_dir # 确认输入路径 confirm_prompt = f"输入的SLDPRT文件所在目录是: {input_directory}，确认吗? (y/n) [默认y]: " confirm = input(confirm_prompt) or 'y' while confirm.lower() != 'y': default_prompt = f" [按Enter使用默认值: {last_input_dir}]" if last_input_dir else "" input_directory = input(f"请输入SLDPRT文件所在的文件夹路径{default_prompt}: ") or last_input_dir confirm = input(f"输入目录是: {input_directory}，确认吗? (y/n) [默认y]: ") or 'y' # 验证输入目录是否存在 if not os.path.exists(input_directory): print(f"错误: 路径 {input_directory} 不存在!") sys.exit(1) # 让用户输入STL文件输出目录 default_prompt = f" [按Enter使用默认值: {last_output_dir}]" if last_output_dir else "" output_directory = input(f"请输入STL文件输出的目录路径{default_prompt}: ") or last_output_dir confirm_out = input(f"输出目录是: {output_directory}，确认吗? (y/n) [默认y]: ") or 'y' while confirm_out.lower() != 'y': default_prompt = f" [按Enter使用默认值: {last_output_dir}]" if last_output_dir else "" output_directory = input(f"请输入STL文件输出的目录路径{default_prompt}: ") or last_output_dir confirm_out = input(f"输出目录是: {output_directory}，确认吗? (y/n) [默认y]: ") or 'y' # 验证输出目录是否存在，不存在则尝试创建 if not os.path.exists(output_directory): try: os.makedirs(output_directory) print(f"输出目录 {output_directory} 已创建") except Exception as e: print(f"无法创建输出目录: {output_directory}，错误: {str(e)}") sys.exit(1) # 保存当前配置 save_config(input_directory, output_directory) # 开始转换工作（先筛选有效文件，再转换） convert_sldprt_to_stl(input_directory, output_directory) except KeyboardInterrupt: print("\n程序被用户中断") except Exception as e: print(f"发生错误: {str(e)}") traceback.print_exc() input("按Enter键退出...")本方案基于Python的win32com模块实现SolidWorks自动化控制，核心优势包括： 智能版本适配：支持从SW2019到SW2023等多版本自动连接 健壮性设计：多重异常捕获机制+自动关闭残留进程 进度可视化：实时显示转换进度与预计剩余时间 配置持久化：自动记忆上次操作路径提升重复使用效率 运行代码 运行代码之后需要在控制台进行输入配置，具体流程为： 输入SLDPRT目录 → 确认输出路径 → STL输出目录 → 确认输出路径 → 自动批量转换 软件配置图片 在运行过程中，会弹出来SolidWorks软件，你不需要做任何事，只需要等待完成即可。 弹出来SolidWorks图片
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