依赖¶
MMRotate 和 MMCV, MMDet 版本兼容性如下所示，需要安装正确的版本以避免安装出现问题。
| MMRotate 版本 | MMCV 版本 | MMDetection 版本 |
|---|---|---|
| master | mmcv-full>=1.4.5 | mmdet >= 2.19.0 |
| 0.1.0 | mmcv-full>=1.4.5 | mmdet >= 2.19.0 |
**注意：**如果已经安装了 mmcv，首先需要使用 pip uninstall mmcv 卸载已安装的 mmcv，如果同时安装了 mmcv 和 mmcv-full，将会报 ModuleNotFoundError 错误。
安装流程¶
准备环境¶
使用 conda 新建虚拟环境，并进入该虚拟环境；
conda create -n openmmlab python=3.7 -y conda activate openmmlab
基于 PyTorch 官网安装 PyTorch 和 torchvision，例如：
conda install pytorch torchvision -c pytorch
注意：需要确保 CUDA 的编译版本和运行版本匹配。可以在 PyTorch 官网查看预编译包所支持的 CUDA 版本。
例 1例如在/usr/local/cuda下安装了 CUDA 10.1， 并想安装 PyTorch 1.7，则需要安装支持 CUDA 10.1 的预构建 PyTorch：conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
安装 MMRotate¶
我们建议使用 MIM 来安装 MMRotate：
pip install openmim
mim install mmrotate
MIM 能够自动地安装 OpenMMLab 的项目以及对应的依赖包。
或者，可以手动安装 MMRotate：
安装 mmcv-full，我们建议使用预构建包来安装：
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html
需要把命令行中的
{cu_version}和{torch_version}替换成对应的版本。例如：在 CUDA 11 和 PyTorch 1.7.0 的环境下，可以使用下面命令安装最新版本的 MMCV：pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html
请参考 MMCV 获取不同版本的 MMCV 所兼容的的不同的 PyTorch 和 CUDA 版本。同时，也可以通过以下命令行从源码编译 MMCV：
git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git cd mmcv MMCV_WITH_OPS=1 pip install -e . # 安装好 mmcv-full cd ..
或者，可以直接使用命令行安装：
pip install mmcv-full
安装 MMDetection.
你可以直接通过如下命令从 pip 安装使用 mmdetection：
pip install mmdet
安装 MMRotate.
你可以直接通过如下命令从 pip 安装使用 mmrotate：
pip install mmrotate
或者从 git 仓库编译源码：
git clone https://github.com/open-mmlab/mmrotate.git cd mmrotate pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e . # or "python setup.py develop"
Note:
(1) 按照上述说明，MMDetection 安装在 dev 模式下，因此在本地对代码做的任何修改都会生效，无需重新安装；
(2) 如果希望使用 opencv-python-headless 而不是 opencv-python， 可以在安装 MMCV 之前安装；
(3) 一些安装依赖是可以选择的。例如只需要安装最低运行要求的版本，则可以使用 pip install -v -e . 命令。如果希望使用可选择的像 albumentations 和 imagecorruptions 这种依赖项，可以使用 pip install -r requirements/optional.txt 进行手动安装，或者在使用 pip 时指定所需的附加功能（例如 pip install -v -e .[optional]），支持附加功能的有效键值包括 all、tests、build 以及 optional 。
另一种选择： Docker 镜像¶
我们提供了 Dockerfile to build an image. Ensure that you are using docker version >=19.03.
# 基于 PyTorch 1.6, CUDA 10.1 生成镜像
docker build -t mmrotate docker/
运行命令：
docker run --gpus all --shm-size=8g -it -v {DATA_DIR}:/mmrotate/data mmrotate
从零开始设置脚本¶
假设当前已经成功安装 CUDA 10.1，这里提供了一个完整的基于 conda 安装 MMDetection 的脚本：
conda create -n openmmlab python=3.7 -y
conda activate openmmlab
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
# 安装最新版本的 mmcv
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.7.0/index.html
# 安装 mmdetection
pip install mmdet
# 安装 mmrotate
git clone https://github.com/open-mmlab/mmrotate.git
cd mmrotate
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e . # or "python setup.py develop"