pytorch地址：https://pytorch.org/get-started/locally/
1.创建一个从打虚拟环境并激活它
1 conda create -n open-mmlab python=3.7 -y
2 conda activate open-mmlab
2.安装官方说明安装pytorch和torchvision，例如：
conda install pytorch torchvision -c pytorch
pytorch官网的输入是：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
若遇到以下错误：
解决方法：
a.更改镜像：因为官网的速度实在太慢太慢了
添加清华镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes 添加pytorch镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
b.安装pytorch：从官网获得conda指令 :conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 因为修改了镜像，所以去掉了官网的给的地址（-c pytorch）
我的输入命令：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1
c.验证是否安装成功：
import torch
print(torch.__version__)
3.克隆mmdetection存储库
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
4.安装mmdetection（其他依赖库将自动安装）
pip install mmcv
python setup.py develop # or "pip install -v -e ."
注意：
- git commit id将在步骤d中写入版本号，例如0.6.0 + 2e7045c。该版本还将保存在经过训练的模型中。建议您每次从github提取一些更新时都运行步骤d。如果修改了C ++ / CUDA代码，则此步骤为强制性的。
- 按照上述说明，mmdetection将安装在
dev模式下，对代码进行的任何本地修改都将生效，而无需重新安装它（除非您提交了一些提交并希望更新版本号）。 - 如果要使用
opencv-python-headless而不是opencv-python，可以在安装MMCV之前先安装它。
2.验证安装是否成功
进入python，输入命令：
# python
pytorch版本查看：
1 import torch
2 print(torch.__version__)