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在本节中，我们将演示如何用PyTorch准备一个环境。
MMSegmentation 可以在 Linux、Windows 和 MacOS 上运行。它需要 Python 3.6 以上，CUDA 9.2 以上和 PyTorch 1.3 以上。
如果您对PyTorch有经验并且已经安装了它，请跳到下一节。否则，您可以按照以下步骤进行准备。
第一步 从官方网站下载并安装 Miniconda。
第二步 创建并激活一个 conda 环境。
conda create --name openmmlab python=3.8 -y
conda activate openmmlab
第三步 按照官方说明安装 PyTorch。
在 GPU 平台上：
conda install pytorch torchvision -c pytorch
在 CPU 平台上：
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
我们建议用户遵循我们的最佳实践来安装MMSegmentation，同时整个过程是高度可定制的。更多信息见自定义安装部分。
pip install -U openmim
mim install mmcv-full
第二步 安装 MMSegmentation
根据具体需求，我们支持两种安装模式：
git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
cd mmsegmentation
pip install -v -e .
# "-v "指详细说明，或更多的输出
# "-e" 表示在可编辑模式下安装项目，因此对代码所做的任何本地修改都会生效，从而无需重新安装。
pip install mmsegmentation
为了验证 MMSegmentation 是否安装正确，我们提供了一些示例代码来执行模型推理。
第一步 我们需要下载配置文件和模型权重文件。
mim download mmsegmentation --config pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes --dest .
下载将需要几秒钟或更长时间，这取决于你的网络环境。完成后，你会在当前文件夹中发现两个文件pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py和pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth。
第二步 验证推理示例
如果您是从源码安装的 MMSegmentation，那么直接运行以下命令进行验证：
python demo/image_demo.py demo/demo.png pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth --device cpu --out-file result.jpg
你会在你的当前文件夹中看到一个新的图像result.jpg，其中的分割掩膜覆盖在所有对象上。
如果您是作为 PyThon 包安装，那么可以打开您的 Python 解释器，复制并粘贴如下代码：
from mmseg.apis import inference_segmentor, init_segmentor
import mmcv
config_file = 'pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py'
checkpoint_file = 'pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth'
# 通过配置文件和模型权重文件构建模型
model = init_segmentor(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
# 对单张图片进行推理并展示结果
img = 'test.jpg' # or img = mmcv.imread(img), which will only load it once
result = inference_segmentor(model, img)
# 在新窗口中可视化推理结果
model.show_result(img, result, show=True)
# 或将可视化结果存储在文件中
# 你可以修改 opacity 在(0,1]之间的取值来改变绘制好的分割图的透明度
model.show_result(img, result, out_file='result.jpg', opacity=0.5)
# 对视频进行推理并展示结果
video = mmcv.VideoReader('video.mp4')
for frame in video:
result = inference_segmentor(model, frame)
model.show_result(frame, result, wait_time=1)
你可以修改上面的代码来测试一张图片或一段视频，这两种方式都可以验证安装是否成功。
在安装 PyTorch 时，您需要指定 CUDA 的版本。如果您不清楚应该选择哪一个，请遵循我们的建议。
请确保您的 GPU 驱动版本满足最低的版本需求，参阅这张表。
如果按照我们的最佳实践进行安装，CUDA 运行时库就足够了，因为我们提供相关 CUDA 代码的预编译，您不需要进行本地编译。
但如果您希望从源码进行 MMCV 的编译，或是进行其他 CUDA 算子的开发，那么就必须安装完整的 CUDA 工具链，参见
[NVIDIA 官网](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，另外还需要确保该 CUDA 工具链的版本与 PyTorch 安装时
的配置相匹配（如用 `conda install` 安装 PyTorch 时指定的 cudatoolkit 版本）。
MMCV 包含 C++ 和 CUDA 扩展，因此其对 PyTorch 的依赖比较复杂。MIM 会自动解析这些 依赖，选择合适的 MMCV 预编译包，使安装更简单，但它并不是必需的。
要使用 pip 而不是 MIM 来安装 MMCV，请遵照 MMCV 安装指南。 它需要您用指定 url 的形式手动指定对应的 PyTorch 和 CUDA 版本。
举个例子，如下命令将会安装基于 PyTorch 1.10.x 和 CUDA 11.3 编译的 mmcv-full。
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.10/index.html
MMSegmentation 可以仅在 CPU 环境中安装，在 CPU 模式下，您可以完成训练（需要 MMCV 版本 >= 1.4.4）、测试和模型推理等所有操作。
Google Colab 通常已经包含了 PyTorch 环境，因此我们只需要安装 MMCV 和 MMSegmentation 即可，命令如下：
!pip3 install openmim
!mim install mmcv-full
第二步 从源码安装 MMSegmentation
!git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
%cd mmsegmentation
!pip install -e .
第三步 验证
import mmseg
print(mmseg.__version__)
# 预期输出：0.24.1 或其他版本号
在 Jupyter 中，感叹号 `!` 用于执行外部命令，而 `%cd` 是一个[魔术命令](https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html#magic-cd)，用于切换 Python 的工作路径。
我们提供了一个Dockerfile来构建一个镜像。请确保你的docker版本 >=19.03。
# build an image with PyTorch 1.11, CUDA 11.3
# If you prefer other versions, just modified the Dockerfile
docker build -t mmsegmentation docker/
用以下命令运行 Docker 镜像：
docker run --gpus all --shm-size=8g -it -v {DATA_DIR}:/mmpose/data mmpose
如果你在安装过程中遇到一些问题，请先查看FAQ页面。
如果没有找到解决方案，你也可以在GitHub上打开一个问题。
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