项目场景：

最近需要复现一篇目标检测论文的代码，文章提供了代码，因此自己根据仓库的说明尝试配置环境运行代码，但遇到了非常多的困难

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问题描述

比较老的代码加上比较的GPU，导致了环境在配置的时候困难重重
OBBDetection框架是从MMDetection框架上修改而来的，其目的是为了实现旋转框的目标检测，而不是常见的水平框。OBB框架的安装过程和MMCV的配置过程一模一样，但问题也就出现在了这里。OBB这个项目是两年前发布的，其给出的安装教程针对cuda9.0、cuda10.x版本是适用的（这两种cuda支持的GPU算力最高也就是7.5，而A100 GPU的算力为8.0），而cuda11才能很好的支持A100，因此若按照OBB的安装文档去装环境，必然难以运行成功，因此需要我们自己摸索出到torch、cuda、mmcv这三个在A100上最适用的版本组合（排列组合了2天，给我恶心坏了，期间还遇到了各种奇奇怪怪的问题，走了弯路）

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解决方案：

经过我的不断测试，找到了一组在A100上可以运行OBBDetection的组合

版本如下：

pytorch=1.7.1
cuda=11.0
mmcv-full=1.3.15

你可以使用下面的命令来配置OBBDetection的运行环境：

cd OBBDetection

conda create -n mmcv python=3.7 -y

pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

conda activate mmcv

pip install -U openmim

mim install mmcv-full=1.3.15

pip install -v -e .

cd BboxToolkit

pip install -v -e .

可能遇到的其他问题

The detected CUDA version (10.1) mismatches the version that was used to compile Pytorch (11.1). Please make sure to use the same CUDA versions.

这个问题说的很明白，请确保CUDA compile driver version 和 所下载的pytorch对应的cuda 版本要对应。
CUDA compile driver version指的是 从这里下载的CUDA驱动
下载的pytorch对应的cuda指的是 从这里下载的支持cuda的pytorch

我之所以报这个错是因为我的Linux环境默认调用的CUDA compile driver是10.1版本的（使用nvcc -V命令查看系统调用的CUDA版本），与pytorch一起安装的cuda版本不一致，因此我又单独下载了一个CUDA11.1，至于如何在一个环境下配置多个CUDA可以参考这篇文章《非root用户在linux下安装多个版本的CUDA和cuDNN》