win10安装faster rcnn pytorch版本，折腾了挺长时间，做下记录，主要参考了 ，本人python3.6，torch1.4，vs2019，cuda10.1 win10，2080ti实测成功。
记录一下期间遇到的问题：
（1）cl.exe找不到或者cl相关的报错：
把cl.exe添加到环境变量：
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.27.29110\bin\Hostx\x
添加后，cmd输入cl可显示：
SET MSSdk=1
SET DISTUTILS_USE_SDK=1
call “C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat” amd -vcvars_ver=14.28
成功会显示：
（3）出现ROIAlign_cuda.cu(100): error: calling a host function(“__ceilf”) from a global function("RoIAlignForward ") is not allowed的错误：
把出错地方改为：ceilf
(4) 出现：nvcc fatal错误：
将操作(1)(2)可解决，或者添加cuda lib\x文件夹到环境变量（以下是我的路径，取决于你安装的路径）
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\toolkit\lib\x
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--------------------------------------------------------------------torch1.12配置faster rcnn------------------------------------------------------------------------
时隔两年，因项目需求，本人又在RTX A6000上配置了一遍faster rcnn的环境，环境为cuda11.7，python3.8，torch1.12，vs2022。 因torch版本升级到1.12，THC相关包被弃用，导致编译过程中出现了各种问题，主要参考了，在torch1.4的配置方案的基础上，根据编译过程中的报错内容，找到csrc/cuda文件夹中的nms.cu，ROIAlign_cuda.cu和ROIPool_cuda.cu三个文件，将文件中以下内容更改：
// mask_dev = (unsigned long long*) THCudaMalloc(state, boxes_num * col_blocks * sizeof(unsigned long long));
mask_dev = (unsigned long long*) c10::cuda::CUDACachingAllocator::raw_alloc(boxes_num * col_blocks * sizeof(unsigned long long));
最后编译：
cd lib
python setup.py build develop
运行程序，缺什么包就使用pip命令装什么包，为方便大家编译成功，现将更改后的nms.cu，ROIAlign_cuda.cu和ROIPool_cuda.cu三个文件代码上传，如有需要请自行（注本项目采用的）。
