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。