创建虚拟环境
打开Anaconda Prompt，创建一个新的虚拟环境mmlab。注意我这里选择了python3.6，因为在python3.7下出现了mmdet3d.apis中的类无法无法import的情况（但mmdet3d可以import），暂时不清楚原因。
conda create -n mmlab python=3.6
然后切换到该环境下：
activate mmlab
安装pytorch
根据Pytorch官网的教程安装Pytorch，注意根据自己电脑的CUDA版本选择。在命令行运行nvcc -V查看当前cuda版本：
另外，当前（2021.10.23）MMCV最新仅支持到pytorch-1.9，安装最新的pytorch1.10会导致MMDetection无法使用，因此安装的时候需要指定pytorch版本为1.9。
conda install pytorch==1.9.1 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
这个时间可能会很漫长，耐心等待即可，安装完成后进行测试，看pytorch是否可用。
MMCV安装
MMCV有两mmcv-full和mmcv两个版本，两者差别在于是否包含CUDA操作，如果不需要使用CUDA可以安装mmcv，不过官方还是推荐安装完整版的mmcv-full
pip install mmcv-full
需要的依赖包很多，耐心等待下载。
MMDetection安装
我们需要使用的是mmdection，这里还有其他标准，如mmsegmentation等。
首先从github上下载mmdetection的源码，然后根据requirements.txt安装所需的依赖库，最后执行setup.py安装mmdetection。
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
将文件下载后打开，选择我们创建好的环境。
安装所需包：pip install -r requirements.txt
requirements内容，其分别去运行对应文件中要求的包。
-r requirements/build.txt
-r requirements/optional.txt
-r requirements/runtime.txt
-r requirements/tests.txt
这里运行到最后爆了个错误：Cannot find command ‘git’，没有 git 包,安装即可：
conda install git
完成后在pycharm的Terminal中再次执行pip install -r requirements.txt命令。再次报错：
可能是由于pip版本太低导致的，按其要求更新即可，完成后再次执行。
