血泪教训
这里一个巨大的坑，因为当你按照官网的说明装了一半多，才发现装不下去了，因为版本不兼容，每个软件的官网都把最新版搞得大大的，把历史版本隐藏地深深的（只想让你用最新版），mmtracking官网的安装方法也不指定版本，所以本人在这里附了很多关键依赖的历史版本网址，和版本兼容说明，这是最核心的（码字不易，欢迎点赞、收藏+关注）。
开始
先去MMTracking查看版本兼容性，我开始选择的是python3.10,即使用官网的兼容说明也没装出来， 后来有帖子说尽量选择python 3.6、3.7、3.8，官网示例用的3.7,所以我最终用的3.7
mmcv.readthedocs.io/en/latest/g…
建议别用AI给的建议，开始我用的AI建议Python 3.10 + CUDA 12.1 + PyTorch 2.0.1+，结果遇到了各种问题。
最终我的版本：python3.7 + cuda 11.5+torch 1.11.0 + mmcv-full==1.7.0 + mmdet==2.26.0（mmcv没用2.0有原因，后面介绍）
安装python
建议用miniconda，避免被装坏，注意：方便使用conda安装的使用conda，不方便的再用pip安装。 安装miniconda3 www.anaconda.com/docs/gettin…
conda create -n mot python=3.7
conda activate mot
安装CUDA
打开官网版本列表 developer.nvidia.com/cuda-toolki… 找到要安装的版本，选择对应的环境后按给出的提示安装
然后依MMTracking官网安装 mmtracking.readthedocs.io/zh-cn/lates… 其中下面两处一个是*，一个是没有指定版本，都不需要做修改，直接按官网的指令执行即可
nvcc显示的活跃版本和已安装的CUDA版本不一致
1、确认CUDA 12.1的安装路径
在终端中执行以下命令：
ls -la /usr/local/ | grep cuda
2. 在conda中安装指定版本的 CUDA Toolkit 12.1
developer.nvidia.com/cuda-toolki… 安官网提示安装,(注意：建议使用run file(local)方式，deb(local)安装方式比较复杂，而且最后一步sudo apt-get -y install cuda往往不带版本号，可能会装错版本号。）
安装Pytorch
python、torch、torchvision版本对应关系github.com/pytorch/vis…
torch官方推荐安装指令（注意：pip安装包名和conda安装包名不一样）pytorch.org/get-started…
我用的命令是
pip install torch==1.11.0+cu115 torchvision==0.12.0+cu115 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu115
安装mmcv
用mim安装，这里又有一个坑：mmcv2.0后合并了mmcv-full，但查到AI说mmstacking好像还不支持mmcv2.0, 所以这里安装2.0兼容链接mmcv.readthedocs.io/en/latest/g… 的最后一个mmcv-full版本 conda install conda-forge::openmim mim install mmcv-full==1.7.2
错误
RuntimeError: No CUDA GPUs are available
首先确保环境变量有下面3个
export PATH=/usr/local/cuda-11.5/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.5/lib64:$PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.5
以及是否生效（未生效执行source ~/.bashrc）。 生效后还不行，则重新安装与nvcc版本一致的cuda-toolkit
引用
blog.csdn.net/RosettaLeon… blog.csdn.net/qq_42693593… blog.csdn.net/walleva96/a…
