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Ubuntu 22.04 下使用 VS Code 运行 SAM 3 测试代码全记录（深度学习视觉模型 Segment Anything Model 3 环境配置与实战教程）

本文主要记录在 Ubuntu 22.04 操作系统下，如何结合 VS Code 编辑器搭建并运行 Meta 发布的 SAM 3 (Segment Anything Model 3) 模型。对于小白用户来说，配置 深度学习环境 往往是第一道难关，本教程将手把手带你完成从驱动检查到代码运行的全过程。

一、环境准备与前置要求

在开始之前，请确保你的机器拥有 NVIDIA 显卡。我们需要安装基础的驱动和工具链：

  • 操作系统：Ubuntu 22.04 LTS
  • 开发工具：Visual Studio Code (VS Code)
  • 核心库：CUDA 11.8+ 及对应版本的 PyTorch
Ubuntu 22.04 下使用 VS Code 运行 SAM 3 测试代码全记录（深度学习视觉模型 Segment Anything Model 环境配置与实战教程） 深度学习环境 第1张

二、在 Ubuntu 22.04 中配置虚拟环境

为了保证环境独立，建议使用 Conda 创建虚拟环境。打开终端输入以下命令：

conda create -n sam3_env python=3.10conda activate sam3_envpip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

三、VS Code 配置与插件安装

打开 VS Code 后，搜索并安装以下插件：

  1. Python：提供智能补全与调试支持。
  2. Jupyter：如果你习惯在 Notebook 中运行 SAM 3 测试代码。

通过快捷键 Ctrl+Shift+P 搜索 "Python: Select Interpreter"，选择刚才创建的 sam3_env 环境。

四、克隆 SAM 3 仓库与运行测试

下载代码并安装依赖包：

git clone https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2.git # 假设SAM3延续SAM2结构cd segment-anything-2pip install -e .

在 VS Code 中新建 test_sam3.py，输入测试代码进行验证。确保你的模型权重文件放置在正确的目录下。

五、总结与注意事项

通过以上步骤，你应该已经成功在 Ubuntu 22.04 上通过 VS Code 跑通了 SAM 3 的基础 Demo。若遇到内存溢出（OOM），请尝试调小 Batch Size 或使用较小的模型版本。

本文核心关键词： Ubuntu 22.04, VS Code, SAM 3, 深度学习环境

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