记录Win10安装mmdetection3.0.0+mmcv2.0.0+CUDA11.3+Pytorch1.12.1中遇到的问题

黎明初晓001

已于 2023-04-22 22:42:42 修改

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文章标签： pytorch 深度学习 python conda

于 2023-04-22 22:42:01 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_57368668/article/details/130210264

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本文详细介绍了如何在Windows环境下安装CUDA11.3版的Pytorch，包括创建虚拟环境、使用特定命令行安装，并验证CUDA版本。接着，讲述了VS2019的环境配置，特别是添加VC工具到系统路径。然后，作者遇到了Anaconda版本问题，通过升级Anaconda并保留原有虚拟环境解决了问题。最后，文章讨论了如何在AnacondaPowershellPrompt中安装mmcv和mmdetection，并给出了验证安装成功的代码示例。

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一、安装cuda11.3版的Pytorch

首先创建虚拟环境（我装的python3.7，听说3.9版会有问题），安装cuda11.3版的Pytorch，用官网提供的指令会直接安装cpu版的，应该用

pip3 install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这个指令在Anaconda Prompt 中用，最好以管理员身份运行。

装完之后输入

python
import torch
torch.cuda.is_available()
torch.version.cuda

来验证装的对不对，下图是对的

如果不对，可能是装了CPU版的Pytorch，就重新装创建一个虚拟环境然后重新安装。如果在原环境卸了CPU版的重装cuda版的，不一定能正常用，很麻烦。

二、VS 2019配置环境

接着将D:\InstallMyApp\VS2019\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\bin\Hostx86\x64（安装VS2019的位置里找）添加到系统的环境变量中。

输入cl验证是否正确，下图为正确：

三、安装mmcv+mmdetection

然后安装mmcv，又遇到一个问题：需要用Anaconda Powershell Prompt安装，但我以前装的Anaconda是5.3.1版，没有Anaconda Powershell Prompt！

于是我把D:\Anaconda3中的env复制到另一个地方（比如G盘），然后用

卸载Anaconda，再去清华镜像网站根据日期下载最新的Anaconda2023版，网址：Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

安装好之后用原env替换掉新的env，这样之前创建的虚拟环境就可以继续用了，不用重新创建了。

后面的mmcv+mmdetection安装都在Anaconda Powershell Prompt中进行，以管理员身份运行，参考：win10 + GTX1660S + CUDA 11.1 + VS 2019 + py3.8+ Pytorch 1.8.1 安装 MMCV + mmdetection + mmsegmentation_1660s pytorch_lebusini的博客-优快云博客

安装好之后，mmdetection2的验证代码不好用了，我用的以下代码：

from mmdet.apis import init_detector, inference_detector
from mmdet.utils import register_all_modules
from mmdet.registry import VISUALIZERS
import mmcv

def main():
    config_file = 'D:/PyProject/mmdetection-main/configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
    # download the checkpoint from model zoo and put it in `checkpoints/`
 # url: https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth
    checkpoint_file = 'D:/PyProject/mmdetection-main/checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth'
    device = 'cuda:0'
    register_all_modules()
    # init a detector
    model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device=device)
    # inference the demo image
    img = mmcv.imread('D:/PyProject/mmdetection-main/demo/demo.jpg', channel_order='rgb')
    result = inference_detector(model, img)
    # init the visualizer(execute this block only once)
    visualizer = VISUALIZERS.build(model.cfg.visualizer)
    # the dataset_meta is loaded from the checkpoint and
    # then pass to the model in init_detector
    visualizer.dataset_meta = model.dataset_meta
    # Let's plot the result
    # show the results
    visualizer.add_datasample(
        'result',
        img,
        data_sample=result,
        draw_gt=False,
        wait_time=0,
    )
    visualizer.show()

if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果如下：

参考

1. Anaconda虚拟环境中安装torch + cuda + cuDNN_anaconda安装cuda_ligous的博客-优快云博客

2.【Network】win10+cuda11.0+pytorch1.7.1安装mmcv及swin transformer的测试_pytorch安装mmcv_努力的袁的博客-优快云博客

3.【没有anaconda powershell prompt】Anaconda安装后开始菜单没有Anaconda Powershell Prompt_anaconda没有powershell prompt_大白饼的博客-优快云博客

4. win10 + GTX1660S + CUDA 11.1 + VS 2019 + py3.8+ Pytorch 1.8.1 安装 MMCV + mmdetection + mmsegmentation_1660s pytorch_lebusini的博客-优快云博客