一、准备

我的环境Win10+GTX1050Ti 编译前准备CUDA10.1+cudnn8.0.4+VS2015（最好安装VS，不然会安装不成功），CUDA的安装参照网上教程即可，但是cudnn需要注册nvidia账号才可下载。 库版本Pytorch1.6.0、mmcvfull1.1.5、cudatoolkit=10.1 推荐下载，因为版本问题造成的报错很难保证编译成功。

二、环境配置

Step1：打开anaconda powershell ，输入命令conda create -n mmd26 python=3.7创建虚拟环境 Step2：激活环境 conda activate mmd26 Step3：安装相关库， conda install pytorch == 1.6.0 torchvision == 0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch，出现提示后输入y。

等待安装结束即可。过程中可能会出现安装不成的提示，自行百度即可。当提示如下图结果时，就是说安装成功了。 Step4：安装mmcv，这个库我安装的时候没有下载下来，我是直接本地安装的，安装包在。 Step5：cd 到安装包路径，并安装需求库，pip install -r requirements.txt Step6：编译，python setup.py develop 当提示如下时，即代表编译成功 Step7：最后一步，安装opencv-python == 4.2.0.34，直接pip安装 pip install opencv-python == 4.2.0.34 pip install opencv-python==4.2.0.34

Step8：到了这一步的同学，首先恭喜你，你已经配置成功了，接下来我们可以运行demo。 识别图片：python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth 实时识别：

python demo/webcam_demo.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py checkpoin ts/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth