这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了MMdetection的环境相关，MMCV和PyTorch、CUDA版本对应。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
Python版本参考（3.8）：开始你的第一步 — MMDetection3D 1.2.0 文档
PyTorch下载：Previous PyTorch Versions | PyTorch
MMCV和PyTorch、CUDA版本对应：安装 MMCV — mmcv 1.7.1 文档文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-679033.html
SMOKE环境参考：dl_model_infer/application/smoke_det_app/README.md at dev · yhwang-hub/dl_model_infer · GitHub文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-679033.html
到了这里，关于MMdetection的环境相关，MMCV和PyTorch、CUDA版本对应的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
PyTorch版本 CUDA版本 1.2.0、1.4.0、1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.1 9.2 1.0.0、1.0.1、1.1.0、1.2.0 10.0 1.4.0、1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.1、1.8.1 10.1 1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.1、1.8.0、1.8.1、1.8.2、1.9.0、1.9.1、1.10.0、1.10.1、1.11.0、1.12.0、1.12.1 10.2 1.7.0、1.7.1 11.0 1.8.0、1.8.1、1.8.2、1.9.0、1.9.
因为电脑里有配置paddle环境，当时用的cuda11.2，现在又要配置torch环境，查看torch官网后发现没有cuda11.2版本对应的torch下载。 考虑到版本向下兼容，可能不一定非要下载cuda=11.2对应的那个版本的torch，或许低于这个版本就可以。所以我就选择下载cuda11.1的版本。 以下是pytorch对
官方推荐的cuda版本为10.2和11.3，这两种 cuda 支持大多数的 pytorch 版本。 以下是Pytorch和CUDA对应的版本 CUDA 环境 PyTorch 版本 9.2 0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.0 1.2.0、1.1.0、1.0.0(1) 10.1 1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.2 1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)、1
提示：算力、cuda版本、python版本、pytorch版本有一项不匹配都无法使用 一、查看自己计算机的当前cuda版本以及gpu的算力 二、根据算力下载对应的cuda版本 三、根据算力以及CUDA版本下载查看需要的pytorch版本 四、下载可以兼容上述Pytorch版本的python 五、下载上述pytorch版本 查看
CUDA驱动及CUDA Toolkit最高对应版本如下： 如果上述没有你想要的，参考官方文档 注：驱动是向下兼容的，其决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本。 CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系 注：虽有的卡驱动更新至较新版本，且CUDA Toolkit及PyTorch也可对应更新至新版本。但可能用不了
作者其他相关文章：Pytorch环境详细安装教程【Win10+CUDA升级11.6+cudNN+Anaconda3虚拟环境+pycharm】 官网： https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系总结（参考官网） CUDAToolkit版本 可用PyTorch版本 7.5 0.4.1 ，0.3.0， 0.2.0，0.1.12-0.1.6 8.0 1.1.0，1.0.0 ，0.4.1
NVIDIA的显卡在有驱动的前提下我们才能够使用的。平时所说的显卡的驱动和CUDA驱动不是一个东西，对于没有用过显卡的我来说开始就搞混了。CUDA 是用于显卡并行计算的预算平台，cuDNN专门加速深度学习算法在显卡上的计算，个人理解相当于加速器。cuda 版本的pytorch相当于能
显卡为3060ti g6x，操作系统win10 要清楚下面的几个常识 1.GPU和CPU是采用不同架构设计出来的，简单来说，GPU会比CPU多很多计算单元，用于训练网络时，速度比CPU快很多。 2.CUDA是一个计算平台和编程模型，提供了操作GPU的接口。 3.网上很多教程说的安装CUDA其实是指CUDA Toolkit，是
下面开始进行Cuda的安装，开始之前我们可以手动更换一下源：这里推荐阿里云的源，如果不懂的自行百度。同时要先安装显卡驱动。 换完源后： 更新一下源 开始安装前再次却一下ubuntu版本：打开终端ctrl+alt+t 输出如下结果: 安装ubuntu-drivers，我们可以通过ubuntu-drivers检测你的
mmdetection作为openmmlab在github上star数最多的仓库，是商汤和港中文正式开源的目标检测工具箱 ，这是一个基于 PyTorch 的开源工具包。该工具包支持 Mask RCNN 等多种流行的检测框架，可在 PyTorch 环境下测试不同的预训练模型及训练新的检测分割模型。 本文将基于pytorch搭建mmdetec
