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在解释代码之前，首先对NeRF（神经辐射场）的原理与含义进行简单回顾。而NeRF论文中是这样解释NeRF算法流程的：

“我们提出了一个当前最优的方法，应用于复杂场景下合成新视图的任务，具体的实现原理是使用一个稀疏的输入视图集合，然后不断优化底层的连续体素场景函数。我们的算法，使用一个全连接（非卷积）的深度网络，表示一个场景，这个深度网络的输入是一个单独的5D坐标（空间位置(x,y,z)和视图方向(xita,sigma)），其对应的输出则是体素密度和视图关联的辐射向量。我们通过查询沿着相机射线的5D坐标合成新的场景视图，以及通过使用经典的体素渲染技术将输出颜色和密度投射到图像中。因为体素渲染具有天然的可变性，所以优化我们的表示方法所需的唯一输入就是一组已知相机位姿的图像。我们介绍如何高效优化神经辐射场照度，以渲染具有复杂几何形状和外观的逼真新颖视图，并展示了由于之前神经渲染和视图合成工作的结果。”

▲图1｜NeRF实现流程©️【深蓝AI】

基于前文的原理，本节开始讲述具体的代码实现。首先，导入算法需要的Python库文件。

import os
from typing import Optional,Tuple,List,Union,Callable

import numpy as np
import torch
from torch import nn
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
from tqdm import trange

# 设置GPU还是CPU设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')