1.创建虚拟环境

conda create -n env_name python=3.7 -y

conda activate env_name

2.安装对应版本的pytorch

pytorch官网安装页面
查看cuda版本

nvidia-smi
nvcc -V

我的cuda10.1安装pytorch

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

验证：

python

import torch, torchvision
print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())

结果：

1.8.0 True

3.安装mmcv

pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html
# 请将url 中的{cu_version}和替换{torch_version}为您想要的。
# 例如
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.8.0/index.html

Successfully installed addict-2.4.0 mmcv-full-1.3.0 opencv-python-4.5.1.48 pyyaml-5.4.1 yapf-0.31.0

4.安装MMDetection。

pip install git+https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git

（可选）如果需要修改代码，也可以从源代码构建MMDetection：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .  # or "python setup.py develop"

Successfully installed cycler-0.10.0 cython-0.29.22 kiwisolver-1.3.1 matplotlib-3.4.1 mmdet-2.11.0 mmpycocotools-12.0.3 pyparsing-2.4.7 python-dateutil-2.8.1 terminaltables-3.1.0

5.install mmdetection3d

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
cd mmdetection3d

pip install -v -e .

编译失败的话用gcc-5，别的高版本不行
g++也要改成5
改完重启终端，再运行上面安装