不同的cuda和pytorch对应的mmcv

不同的cuda和pytorch版本对应的mmcv版本如下：

- CUDA 10.1，PyTorch 1.3.0，MMCV 0.2.14
- CUDA 10.1，PyTorch 1.4.0，MMCV 0.4.0
- CUDA 10.2，PyTorch 1.5.0，MMCV 0.5.0
- CUDA 11.0，PyTorch 1.6.0，MMCV 1.0.0

请注意，这只是一些常见的版本对应关系，具体版本的兼容性可能会有所不同。在使用时，建议根据自己的环境和需求选择相应的版本。

相关问题

pytorch1.12.1对应的mmcv版本

PyTorch 1.12.1 版本不存在，最新的 PyTorch 版本是 1.9.1。如果您想了解 PyTorch 1.2.0 对应的 mmcv 版本是什么，那么 mmcv 版本应该是 mmcv-full==1.1.5，您可以使用以下命令安装：

pip install mmcv-full==1.1.5 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu100/torch1.2.0/index.html

请注意，此版本需要 CUDA 10.0 或更高版本，并且仅支持 PyTorch 1.2.0。如果您使用的是其他版本的 PyTorch，请查看对应的 mmcv 版本。

cuda12.4怎么安装mmcv

在CUDA 12.4环境下安装MMDetection (MMCV) 的步骤如下：

1. **安装Python和必要的库**:
- 首先，确保已经安装了Python 3.6或更高版本。你可以访问https://www.python.org/downloads/下载并安装。
- 安装pip：`python get-pip.py` 或者直接访问 https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py 下载并运行。
- 然后安装一些基本依赖项，如setuptools、wheel等：`pip install setuptools wheel`

2. **下载CUDA Toolkit**:
- 访问NVIDIA官网 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 获取CUDA 12.4对应的安装包，注意选择适合你操作系统的版本。
- 按照提示安装CUDA。

3. **配置环境变量**:
- 添加CUDA和cuDNN的路径到系统环境变量中。这通常可以在NVIDIA CUDA Toolkit的文档中找到，例如`CUDA_PATH`, `CUDA_HOME`, 和 `PATH`。

4. **安装PyTorch for CUDA 12.4**:
- 使用conda创建一个新的环境并安装PyTorch：`conda create -n py37 torchvision cudatoolkit=12.4`
- 激活新环境：`conda activate py37`
- 如果你使用的是pip，可以尝试：`pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html`

5. **安装MMCV**:
- 最新的MMDetection (MMCV) 可能需要对pip源进行设置，比如:`pip config set global.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple/`
- 然后安装MMCV：`pip install mmcv-full`

6. **检查安装**:
- 安装完成后，验证一下MMCV是否成功安装，可以运行 `python -c "import mmdet"`，如果没有错误，则说明安装完成。