小象扑满1. 环境搭建：从零搞定LSKNet依赖
第一次在服务器上部署LSKNet时，我花了整整三天时间解决各种环境冲突。这玩意儿对PyTorch和CUDA的版本要求简直像俄罗斯套娃——每个组件都有自己的一套规矩。先说说我的硬件配置：一台搭载NVIDIA Tesla V100（32GB显存）的服务器，CUDA 11.6驱动。如果你的环境和我类似，跟着我的步骤能少走80%的弯路。
Python虚拟环境是保命符。千万别直接往系统环境里装，否则后期版本冲突能让你怀疑人生。我用的conda创建环境，这里有个隐藏坑点：官方文档推荐Python 3.8，但实测3.9更稳定：
bash复制conda create --name lsknet python=3.9 -y
conda activate lsknet
PyTorch安装是第一个拦路虎。服务器没外网权限时，用清华镜像源能救命：
bash复制conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/
接下来是MMCV-full这个硬骨头。当mim install mmcv-full卡在下载环节时，手动下载whl文件才是王道。关键是要找对版本组合：
- CUDA 11.6 → 选cu116
- PyTorch 1.13 → 选torch1.13
- Python 3.9 → 选cp39
比如我用的mmcv_full-1.7.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl，下载后用pip install mmcv_full-xxx.whl本地安装。这时候如果报GLIBCXX_3.4.29 not found错误，需要先升级gcc：
bash复制sudo apt-get install gcc-11 g++-11
export CC=/usr/bin/gcc-11
export CXX=/usr/bin/g++-11
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