脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了win10下solov2环境搭建，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

win10下solov2环境搭建

我的环境：NVIDIA-sMI：496.49、VS社区版2019、anaconda3

官方给了mmdetetion和detetron2两个版本，我配的是mmdetetion

python版本3.7

为了让环境有序，创建一个虚拟环境

conda create -n testnet python==3.7

conda activate testnet打开虚拟环境

安装CUDA版本11.1

注意检查和自己的电脑是否匹配（我之前试了cuda10.1，后来查报错说30x的显卡跑不了cuda10）

官网下载、注意配置cudnn

nvcc -V检查是否安装成功

torch系列安装

torch1.7.0+cu110

torchvision0.8.0

torch0.7.0

官网历史版本

从官网下（我个人使用）

推荐网速不太好或者用pip容易断的人用

按照版本把whl都下载到本地，然后pip install balabala.whl（敲一个pip install，然后拖住whl文件到cmd中，会自动加载路径）

注意文件后面一大串的cP37啥的，这个数字要对应

用pip下

网速好的人用，容易断（我没试过，有可能版本太老用pip会装不上）

换源推荐

检查安装

pip show torch检查版本号，进python下import torch不报错就ok

执行solo里的requirement

把项目拉到本地，执行

pip install -r requirements/build.txt

安装pycocoapi

其实就是再下载个项目，跑一下里面的文件。我当时用的pip语句一直没加载下来（如下）

pip install gIT+https://github.COM/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

所以我就到GitHub上把整个项目下载到本地，执行这里的SETUP.py

pip setup.py install 

mmcv安装0.2.16（官方推荐）

mmcv官网安装教程，但是会默认下新版本的mmdet和mmcv

我是先pip install mmcv==0.2.16，然后再装mmdet，避免被嘎嘎装上最新版的（好像新一些的版本也可以用，我没试）

mmdet的build

这里大概是检测你的环境和包版本，得到你的配置后创建个build文件，建立各个框架之间的链接吧

pip install -v -e .

报错：dll链接失败，找不到deform_conv_cuda

可能是中间换了torch版本——我是先装到最后把mmcv的内容都set up完后，发现新的mmcv和torch版本不兼容再重装了torch的

之前试过的不兼容版本

仅个人尝试，不确保完全正确

• torch1.11版本太新，mmcv版本0.2.16不兼容
• torch1.6不和cuda11相配

小小经验总结

配环境主要就是下载各种包，在下载前先多看几个教程，同时留意博客的发步时间是不是太早了，一般早一年左右配的就差不多可以用。

了解每一步命令是啥意思就能知道报错可以用什么方式解决，你知道这个命令是干啥的，就有了更多思路。比如pip install就是借用pip进行各种文件、第三方库（库其实也是文件）、项目的下载，当pip安装失败，总是断掉，那不妨选择直接下载相应的文件，然后拖进cmd中进行安装。

小知识点：

python setup.py develop就是执行setup.py文件，并安装里面的包，它和pip setup.py install的区别就是develop安装的可以再修改（像被别的函数覆盖），install执行的就更稳定、无需修改。

脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的win10下solov2环境搭建全部内容，希望文章能够帮你解决win10下solov2环境搭建所遇到的问题。

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