本文记录了在Ubuntu 20.04上配置CUDA 11.1/11.3，3060显卡和PyTorch 1.8.2环境下复现SOLOv2模型遇到的torch版本、mmdetection版本和模型评估、训练阶段的问题。针对torch与CUDA版本不匹配、mmdetection导入错误、模型评估时的空列表问题以及训练中batch size设置等挑战，作者给出了详细的解决方案。
项目场景：
关于solo的环境来来回回配了多次，记录在这里，一方面是帮助大家，另一方面也是自己在遇到问题的时候多进来看看，多总结，节约时间！！
环境：Ubuntu：20.04 cuda：11.1还是11.3？ 显卡：3060 torch：1.8.2
1.torch版本问题
报错命令：
from .. import deform_conv_cuda
别的博文使用 python setup.py develop行不通
‘:/usr/local/cuda-10.0/nvcc': No such file or directory
有这个文件，对于cuda路径确实不对，但别的博文说直接改bashrc文件，****（优美的C语言）反反复复改了一天也不行，后来经过隔壁师兄指导，解决如下：
torch跟cuda有版本对应限制，不能版本太高，之前我装的是1.12，总是报错提示少deform_conv_cuda，也没找到原因，后来师兄帮我把torch改到1.8版本就没有这个错误了，在这里感谢王老师！！
这里也要注意安装torch用下面的命令，不要用pip（咱也不知道为啥）
另外Conda装torch没显示很正常，可以去网络里查看进度，不要着急~
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
