虚拟环境配置

(1)下载pycharm
(2)下载anaconda
用来创建conda环境，conda环境在安装新的包时会考虑其他包的版本，进行匹配，pip则不会考虑
(3)在pycharm里新建一个conda环境
在项目解释器里全部显示解释器，选择加号，选择conda环境，创造新环境
(4)确定pytorch版本
pytorch版本可以比项目要求高。根据python版本选择pytorch版本
根据该链接下载requirements中相应的torch，torchvision等等  https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html, 例如文件中torch-1.10.2+cu113-cp36-cp36m-win_amd64.whl
将下载后的.whl文件放在项目里，终端输入 pip install .whl
(5)下载cuda
根据pytorch版本确定cuda版本，参考 “pytorch对应cuda.png”
下载cuda的官网  https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下载完后类似于该格式  cuda_11.3.1_465.89_win10.exe , 然后安装这个文件，安装遇到的问题参考“cuda安装问题.png"
（6)下载cudnn
安装网址  https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
下载对应cuda的版本，下载后类似于该格式  cudnn-11.3-windows-x64-v8.2.1.32.zip 
下载完成后，解压此文件，将cudnn文件中对应的文件移动到cuda对用安装目录中，注意不要移动到错误的位置。
（7）下载opencv
一些常用的工具包本地安装网址  https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

MMDetection https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/get_started.html
linux系统visual studio code如何更改项目的cuda版本