安装mmpose+mmcv+mmdet

本人用的服务器版本是cuda11.4（实际安装的时候按照11.3版本）

 1.使用 conda 新建虚拟环境，并进入该虚拟环境

conda create -n openmmlab python=3.7 -y
conda activate openmmlab

这里的openmmlab是随便起的名字，当然你也可以随便叫

2.基于 PyTorch 官网安装 PyTorch 和 torchvision

conda install pytorch torchvision -c pytorch

这里我的服务器是cuda11.4，我找的是最接近的11.3进行适配的，因此我torch安装的版本是1.10.1

同时我也建议根据上面的表格来找，然后去pytorch官网找就行

3. 安装mmcv（我适用的conda下载的）

#使用pip
pip install mmcv-full==1.6.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.10.0/index.html

#使用conda
conda install mmcv-full=1.6.0 -y

cu后面写的是你cuda版本，同样torch版本也要对应（我这里就是11.3和1.10）

看了很多帖子都没有指定下载的版本号，我一开始也没有指定，自动下载的最新版1.6.2，但是出现了不兼容的问题，后来根据

conda search mmcv-full

可以查到兼容的版本，我这里最高支持到1.6.0

4. 下载mmdet

这里有对应的版本号（一定看好mmcv和mmdet的对应关系）

mmdetection/get_started.md at master · open-mmlab/mmdetection (github.com)

然后再通过

conda search mmdet

查找匹配目前版本的mmdet，我下载的是2.25.0版本，之前自动下载的2.25.2最新版也不兼容

mim install mmdet==2.25.0

基本的东西安装完了

下面进行测试

# 检查 Pytorch
import torch, torchvision
print('Pytorch 版本', torch.__version__)
print('torchvision版本', torchvision.__version__)
print('CUDA 是否可用',torch.cuda.is_available())

# 检查 mmcv
from mmcv.ops import get_compiling_cuda_version, get_compiler_version
print('CUDA版本', get_compiling_cuda_version())
print('编译器版本', get_compiler_version())

# 检查 mmtracking
import mmtracking

# 检查 mmpose
import mmpose
print('mmpose版本', mmpose.__version__)

我之前mmcv输出的就有问题，get_compiling_cuda_version()函数无法识别我的cuda，我用了research语句（上文搜索的那个命令），最终下载了1.6.0版本就可以成功识别了