技術標籤：ubuntu安裝pytorch

本文實踐基礎為：

• NVIDIA驅動
• CUDA10.2
• cuDNN v8

上面三個元件安裝有問題的地方可以參考 李森科在zhihu：深度學習Workspace - 從裝電腦到跑程式碼(Linux/Ubuntu)。需要注意的是上述教程裡的CUDA是11.0的版本，為了確保本時期PyTorch能夠正常匹配，所以安裝了CUDA10.2的版本，請讀者注意區別。

另外，本文稱為“實踐記錄”而不是“教程”的原因是：mmdetection版本更新很快，現在能用的demo程式碼以後可能要稍作修改，因此僅供參考。

記錄日期：2020.9.24。

下面開始正文。文章敘述的順序與官方tutorial一致，其中tutorial中未提到的以及有誤的地方，本文會一一提及。

1 新建並進入一個名為open-mmlab的虛擬環境。

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

2 安裝CUDA10.2的PyTorch。

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

3 檢視一下PyTorch的版本，是1.60。

conda list pytorch

4 安裝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安裝完成後，我們需要注意到mmcv是虛擬環境中的一個包，而mmdetection是一個專案。

5 將mmdetection下載到本地，並進入到資料夾。

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

6 安裝mmdetection的依賴檔案。

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

安裝完成後最後一行會出現：Finished processing dependencies for mmdet==2.4.0

恭喜你完成安裝！