好好好，这么写博客是吧

5.安装mmdet3d，GitHub访问太慢可以手动去下载tags里面v1.0.0rc5 版本的代码，然后直接执行最后一步 pip install -v -e . 的命令就行。9.安装flash-attn == 0.2.2，（加速attention，具体还没读过论文），我这里源码编译也挺慢的（好像半小时，具体多久没太注意），用pip下载估计会更慢，所以还是推荐源码编译。2.安装pytorch的GPU版本，在这里我选择了离线安装，直接下载whl文件，然后pip安装。1.创建虚拟环境CMT。

注意了，这个项目代码里有.cuda()的操作，这个操作默认会在第一张显卡进行，所以最好是空出第一块显卡，要不然代码跑到这会因为张量在不同显卡上报错（心累，还得找到有BUG的地方，把tensor移到统一显卡上，还好，我只发现了一个这样的问题，不过在80G显存上跑可以完全忽略这个问题，显存大就是任性），训练时batch设成了1，大概占用10G显存。可能会遇到的错：RuntimeError: /tmp/mmcv/mmcv/ops/csrc/pytorch/cuda/sparse_indice.cu 123。

pip离线安装包很简单，就是pip install whl文件地址，这里主要讲讲怎么找到对应版本的whl，进入链接后会发现有些torch除了版本还会有cu113的字样，这就表示这是cuda 11.3版本的pytorch，然后后面还会有cp38或者cp39，这表示python版本分别是3.8，3.9，linux，win表示你的系统，根据自己需求下载即可，本文选择python3.8，cuda 11.3，Linux的文件，如下。不过，我仍然是推荐直接下载whl，然后安装，很方便，也很灵活，whl官方的地址是。