cuda10安装_mmdetection 实践记录(1) – 安装

本文实践基础为：

• NVIDIA驱动
• CUDA10.2
• cuDNN v8

上面三个组件安装有问题的地方可以参考 李森科在zhihu：深度学习Workspace – 从装电脑到跑代码(Linux/Ubuntu)。需要注意的是上述教程里的CUDA是11.0的版本，为了确保本时期PyTorch能够正常匹配，所以安装了CUDA10.2的版本，请读者注意区别。

另外，本文称为“实践记录”而不是“教程”的原因是：mmdetection版本更新很快，现在能用的demo代码以后可能要稍作修改，因此仅供参考。

记录日期：2020.9.24。

下面开始正文。文章叙述的顺序与官方tutorial一致，其中tutorial中未提到的以及有误的地方，本文会一一提及。

1 新建并进入一个名为open-mmlab的虚拟环境。

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

2 安装CUDA10.2的PyTorch。

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

3 查看一下PyTorch的版本，是1.60。

conda list pytorch

4 安装CUDA10.2，PyTorch1.60的mmcv。

pip install mmcv-full==latest+torch1.6.0+cu102 -f https://openmmlab.oss-accelerate.aliyuncs.com/mmcv/dist/index.html

在mmcv安装完成后，我们需要注意到mmcv是虚拟环境中的一个包，而mmdetection是一个项目。

5 将mmdetection下载到本地，并进入到文件夹。

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection

6 安装mmdetection的依赖文件。

pip install -r requirements/build.txt
python setup.py develop

安装完成后最后一行会出现：Finished processing dependencies for mmdet==2.4.0

恭喜你完成安装！