本文介绍Python环境搭建与模型运行的相关问题及解决方法。包括创建虚拟环境、安装包、安装对应版本的pytorch，检查各版本兼容性，针对no module等问题给出解决方案，还提到上github查issues，以及用nvidia - smi关注显存占用情况。
1-创建虚拟环境，指定python版本
当前常用版本3.7或3.8，或readme中给出的版本。当然即便如此也避免不了踩坑，可能需要export环境变量防止出现搜索不到包的问题。个人感觉3.7比较稳定，readme写3.6的，3.7改改也能跑。
2-pip install -r requirements.txt
装各种包。最好打开txt看一下，如果有些包指定了版本号，且是“>=x.xx.xxx”，需要通过搜索查找（或者遭遇报错）把合适的版本确定下来。如果requirements.txt或者.yml里指定了pytorch/torch版本，最好把这几行删掉，然后在第3步自己装合适的pytorch.
ffmpeg: error while loading shared libraries: libopenh264.so.5:-优快云博客
2-装版本对应的pytorch
低版本python会有兼容不了高版本pytorch的问题，低版本pytorch会有兼容不了高版本CUDA的问题。而高版本显卡驱动似乎可以向下兼容，实际上不行：例如RTX3090只支持11.0及以上的CUDA（10.2没试过，10.0不行）
高性能显卡无法支持低版本CUDA的原因可能是算力太高：编译参数指定的计算能力如果和GPU计算能力不符，就会报错。参见
3090应该是sm_80，低版本CUDA不支持。
有时pytorch自带的某些库需要与pytorch“脱钩”后重装，如ffmpeg。conda list命令可以查看当前环境中的各种包，最右一列“channel”表示它从哪里来。
最后检查各版本兼容性，例如：
python3.7……pytorch1.8.0……cudatoolkit11.1；本机nvidia-smi显示显卡驱动版本及最高支持的CUDA版本：12.2，可以兼容11.1
4-查漏补缺
关于no module、 module not found，有以下几种解决方案：
4.1 缺啥装啥，pip install，注意名称有可能不同（类似cv2对应opencv），善用搜索引擎
4.2 检查环境变量，是不是没有搜索包所在的目录，把目录export进去；undefined symbol问题也可以这样解决（通常是因为“擅自”改变了python等的版本，导致有的库找不到）
4.3 这个是真的玄学：在anaconda/envs/环境名/lib/python3.x/site-packages中，同样一个模块（设为module1）会对应两个文件夹，一个叫module1, 一个叫module1-xxxxxx-dist-info，如果存在dist-info文件，python会认为包存在，但我遇到了dist-info存在，而module1本身不存在的情况。把dist-info手动删除后，再次pip install，问题解决。
5-上github查issues
6-在跑模型的时候用nvidia-smi关注显存占用情况
我是nvidia-smi反复刷，其实也有一些更方便的工具，这里就不多介绍了。如果显存占用特别大，有概率是CUDA啥的配错了，会影响推理速度甚至推理效果，要好好检查。
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