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mmcv-full对于torch版本适配有一定的要求,查看链接如下:
mmcv-full安装
比如我的cuda版本是10.1,torch版本是1.8.0,安装命令如下文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-621824.html
pip install mmcv-full==1.7.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.8/index.html
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torch版本 1.6 dim是matrix norm 如果 input 是 matrix norm ,也就是维度大于等于2维，则 P值默认为 fro , Frobenius norm 可认为是与计算向量的欧氏距离类似 有时候为了比较真实的矩阵和估计的矩阵值之间的误差 或者说比较真实矩阵和估计矩阵之间的相似性，我们可以采用 Frobenius 范数。
torch.nn模块包含着torch已经准备好的层，方便使用者调用构建网络。 卷积就是 输入和卷积核之间的内积运算 ，如下图： 容易发现，卷积神经网络中通过输入卷积核来进行卷积操作，使输入单元（图像或特征映射）和输出单元（特征映射）之间的连接时稀疏的，能够减少需要
detach是截断反向传播的梯度流 将某个node变成不需要梯度的Varibale。因此当反向传播经过这个node时，梯度就不会从这个node往前面传播。 拼接：将多个维度参数相同的张量连接成一个张量 torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) module即表示你定义的模型，devic
大多数情况下可以在anaconda虚拟环境中安装独立的cuda/cudnn，这中方式可以为用户提供多个互相独立的cuda版本，但anaconda并不支持部分版本的cuda/cudnn，因此需要在本地上配置多个版本的cuda/cudnn，并根据需求完成切换。 右键电脑–属性–高级系统设置–环境变量 当前已经安装两
torch 、torchvision和python的对应版本如下： torch torchvision python master / nightly master / nightly =3.6 1.7.1 0.8.2 =3.6 1.7.0 0.8.1 =3.6 1.7.0 0.8.0 =3.6 1.6.0 0.7.0 =3.6 1.5.1 0.6.1 =3.5 1.5.0 0.6.0 =3.5 1.4.0 0.5.0 ==2.7, =3.5, =3.8 1.3.1 0.4.2 ==2.7, =3.5, =3.7 1.3.0 0.4.1 ==2.7, =3.5, =3.7 1.2.0 0.4.0 ==2.7, =3.5, =3.7 1.1.0
这里基于读者已经有使用Python的相关经验，就不介绍Python的安装过程。 win10+mx350+Python3.7.4+CUDA11.4.0+cudnn11.4 torch 1.11.0+cu113 torchaudio 0.11.0 torchvision 0.12.0+cu113 一般来说在命令行界面输入python就可以了解python版本。 也可以使用如下代码查询python版本。 以下是torch与Python版本的对应关
mmcv与cuda、pytorch版本兼容要求，见mmcv官方文档：https://mmcv.readthedocs.io/zh_CN/latest/get_started/installation.html#pip 安装部分。 目前网页上默认最新版2.x版本，若要切换旧版，点击页面左下角切换即可 。 查看自己的cuda和torch版本： 点击文档链接 选择自己所需版本，拷贝对应的安装命
在conda 虚拟环境下安装torch==1.7.1+GPU版本 本机环境 CUDA 11.0 Python 3.7 安装torch1.7.1 官网搜索确认需要下载的对应本机cuda的torch版本，使用在线下载即可，会直接安装好torch、torhvision、torchaudio。 1、官网搜索对应cuda的版本 2、安装命令 查看安装版本
