1、    从github拉取代码

https://github.com/LGNWJQ/DenseFuse

2、使用conda创建虚拟环境并激活环境

conda create -n densefuse python=3.8

conda activate densefuse

3、配置环境

因为github上没有给配置的环境具体要求，只能运行代码后看差什么然后下载需要的

1）配置测试环境

        运行fusion_image.py

报错显示缺“torch”模块，安装该模块

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia -c defaults --override-channels

这一步有时候会因网络问题导致失败，失败的话自行更换下载源重试

torch模块安装成功后再一次运行fusion_image.py

报错显示缺“matplotlib”模块，安装该模块

conda install matplotlib

matplotlib模块安装成功后再一次运行fusion_image.py

报错显示缺“tensorboard”模块，安装该模块

tensorboard模块安装成功后再一次运行fusion_image.py

只是测试的话，这里显示已经成功了，我测试的是TNO。

2）配置训练环境

运行train.py，报错报错显示缺模块，安装该模块

tqdm模块安装成功后再一次运行fusion_image.py

因为我目前不打算训练，我直接使用提供的权重，有需要自己训练的可以参考下面的配置：