pytoch与mmdetection安装

（目前mmdetection不推荐用1.11的pytorch）

1.创建虚拟环境：

conda create -n open-mmlab python=3.7 -y
conda activate open-mmlab

2.安装pytorch：

conda install pytorch=1.6.0 torchvision=0.7.0 -c pytorch

注意：确保CUDA版本和torch，torchvision的匹配，寻找对应版本。

pytorch历史版本对应CUDA关系：

Previous PyTorch Versions | PyTorch

测试pytorch是否可用GPU：在该环境下新建一个python文件

import torch   # 能否调用pytorch库

print(torch.cuda.current_device())   # 输出当前设备（我只有一个GPU为0）
print(torch.cuda.device(0))   # <torch.cuda.device object at 0x7fdfb60aa588>
print(torch.cuda.device_count())  # 输出含有的GPU数目
print(torch.cuda.get_device_name(0))  # 输出GPU名称 --比如1080Ti
x = torch.rand(5, 3)
print(x)  # 输出一个5 x 3 的tenor(张量)

若输出GPU准确无误则可进行下一步

3.安装mmcv-full

pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html

注意：确保CUDA版本和mmcv，pytorch的匹配，寻找对应版本。

mmdetection安装指南：

Prerequisites — MMDetection 2.22.0 documentation

mmdetection对应CUDA与pytorch版本：

mmcv: https://github.com/open-mmlab/mmcv.git (gitee.com)

4.下载，安装，编译mmdetection

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .  # or "python setup.py develop"

如果实在连不到，又不会翻墙，可以先在本机download整个zip然后传到服务器。
或者第一步改用：git clone https://gitee.com/monkeycc/mmdetection.git

5.测试是否可用

python tools/train.py -h

若出现以下界面表示安装成功。