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## 安装
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### 安装依赖包
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- Python 3.6+
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- PyTorch 1.3+
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- [MMCV](https://github.com/open-mmlab/mmcv)
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MMClassification 和 MMCV 的适配关系如下，请安装正确版本的 MMCV 以避免安装问题
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| MMClassification 版本 | MMCV 版本 |
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|:---------------------:|:-----------:|
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| master | mmcv>=1.3.0 |
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| 0.11.0 | mmcv>=1.3.0 |
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| 0.10.0 | mmcv>=1.3.0 |
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| 0.9.0 | mmcv>=1.1.4 |
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| 0.8.0 | mmcv>=1.1.4 |
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| 0.7.0 | mmcv>=1.1.4 |
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| 0.6.0 | mmcv>=1.1.4 |
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### 安装 MMClassification 步骤
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a. 创建conda虚拟环境，并激活
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```shell
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conda create -n open-mmlab python=3.7 -y
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conda activate open-mmlab
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```
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b. 按照 [官方指南](https://pytorch.org/) 安装PyTorch和TorchVision，如:
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```shell
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conda install pytorch torchvision -c pytorch
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```
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**注**：请确保 CUDA 编译版本和运行版本相匹配
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用户可以参照 [PyTorch 官网](https://pytorch.org/) 对预编译包所支持的 CUDA 版本进行核对。
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`例 1`：如果用户的 `/usr/local/cuda` 文件夹下已安装 CUDA 10.1 版本，并且想要安装 PyTorch 1.5 版本，
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则需要安装 CUDA 10.1 下预编译的 PyTorch。
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```shell
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conda install pytorch cudatoolkit=10.1 torchvision -c pytorch
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```
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`例 2`：如果用户的 `/usr/local/cuda` 文件夹下已安装 CUDA 9.2 版本，并且想要安装 PyTorch 1.3.1 版本，
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则需要安装 CUDA 9.2 下预编译的 PyTorch。
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```shell
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conda install pytorch=1.3.1 cudatoolkit=9.2 torchvision=0.4.2 -c pytorch
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```
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如果 PyTorch 是由源码进行编译安装（而非直接下载预编译好的安装包），则可以使用更多的 CUDA 版本（如 9.0 版本）。
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c. 克隆 mmclassification 库
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```shell
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git clone https://github.com/open-mmlab/mmclassification.git
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cd mmclassification
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```
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d. 安装依赖包和 MMClassification
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```shell
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pip install -e . # or "python setup.py develop"
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```
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提示：
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1. 按照以上步骤，MMClassification 是以 `dev` 模式安装的，任何本地的代码修改都可以直接生效，无需重新安装（除非提交了一些commit，并且希望提升版本号）
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2. 如果希望使用 `opencv-python-headless` 而不是 `opencv-python`，可以在安装 [mmcv](https://github.com/open-mmlab/mmcv) 之前提前安装。
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### 在多个 MMClassification 版本下进行开发
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MMClassification 的训练和测试脚本已经修改了 `PYTHONPATH` 变量，以确保其能够运行当前目录下的 MMClassification。
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如果想要运行环境下默认的 MMClassification，用户需要在训练和测试脚本中去除这一行：
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```shell
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PYTHONPATH="$(dirname $0)/..":$PYTHONPATH
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```
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