detectron pytoch 安装坑合集

本文详细介绍了如何在Anaconda环境下配置PyTorch及CUDA和cuDNN,确保GPU支持,并解决cocoapi安装中遇到的问题。通过conda命令安装必要依赖,如numpy、pyyaml等,再从GitHub克隆PyTorch源码并安装,最后配置cudnn以适配不同的CUDA版本。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


export CMAKE_PREFIX_PATH="$(dirname $(which conda))/../" # [anaconda root directory]

# Install basic dependencies
conda install numpy pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing
conda install -c mingfeima mkldnn

# Add LAPACK support for the GPU
conda install -c pytorch magma-cuda80 # or [magma-cuda80 | magma-cuda91] depending on your cuda version
git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch
python setup.py install //下载最新的源码安装版本的不会出现问题,最新为pytorch1.0

注:

如果在conda环境当中进行安装,需要在conda环境中自行配置cuda和cudnn,否则就算编译完了也会出现caffe2 not GPU support

例如我安装的为cuda8.0和cudnn6.0.21

则在相应的conda环境中,使用

conda install cudnn=6.0.21 即可在conda环境中下载cuda和cudnn

detectron安装过程安装官网的来就行了

不过中间安装cocoapi 有个坑

要先安装pip install cython 否则编译会出错

 

 

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