从cuda到mmcv保姆式教程
（数十年踩坑经验，跟着我做，版本不会错~）
如果有补充，请评论区评论，后续填坑！
cuda11.3
下载安装包
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run
会自动建立cuda-11.3文件夹
sh cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run --override --silent --toolkit --toolkitpath=your/cuda/root/cuda-11.3
去~/.bashrc改cuda路径和版本号，记得激活！
torch
安装torch1.12.1
pip install torch==1.12.1 torchvision==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip list
torch 1.12.1+cu113
torchaudio 0.12.1+cu113
torchvision 0.13.1+cu113
openmim
pip install -U openmim
mim install mmengine
我的mmengine==0.10.4
mmaction2
我选择从源码安装，这样有要改动库的地方可以直接下手
cd mmaction2
pip install -v -e .
pip list
mmaction2 1.2.0 my/path/to/mmaction2
mmcv
不要安装mmcv-full！mmcv-full和mmcv是互斥的！
选择合适的mmcv版本至关重要：
pip install mmcv==2.0.0rc4 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.12/index.html
我的pip list，跟做同学自行核对
mmaction2 1.2.0 my/path/to/mmaction2
mmcv 2.0.0rc4
mmengine 0.10.4
numpy 1.24.4
nvidia-cublas-cu11 11.11.3.6
nvidia-cuda-cupti-cu11 11.8.87
nvidia-cuda-nvrtc-cu11 11.8.89
nvidia-cuda-runtime-cu11 11.8.89
nvidia-cudnn-cu11 8.7.0.84
nvidia-cufft-cu11 10.9.0.58
nvidia-curand-cu11 10.3.0.86
nvidia-cusolver-cu11 11.4.1.48
nvidia-cusparse-cu11 11.7.5.86
nvidia-nccl-cu11 2.19.3
nvidia-nvtx-cu11 11.8.86
opencv-contrib-python 4.10.0.84
opencv-python 4.10.0.84
opendatalab 0.0.10
openmim 0.3.9
torch 1.12.1+cu113
torchaudio 0.12.1+cu113
torchvision 0.13.1+cu113
版本查阅地址
cuda-torch版本匹配列表
cuda-torch-mmcv版本匹配列表
最后一点碎碎念
之前老是在这上面出问题，索性出一期教程，前人栽树后人好乘凉，mmaction确实是个很好的库，统一、美观、好调试，加油！
如果有需要补充的，请在评论区告诉我！看到回复！
7月到了，放个猫猫镇楼，加油努力鸭！
