text:   
     3.安装virtualenv
     pip install virtualenv
  
    2.激活虚拟环境
  
      1.激活激活虚拟环境
           source 虚拟环境目录/bin/activate
         当虚拟环境被激活后，在命令前可以看到(虚拟环境名称)
    3.退出虚拟环境
       deactivate
       如果要删除虚拟环境，只需退出虚拟环境后，删除对应的虚拟环境目录即可。不影响其他环境。
       继续使用之前的虚拟环境： workon 虚拟环境名称 （该虚拟环境必须存在）
      删除虚拟环境
      rmvirtualenv 
      注意：如果目前的位置在虚拟环境中，需要先退出虚拟环境，然后才能执行删除
  
      注意：可以在任何目录执行删除操作，如果不知道名字，可以rmvirtualen + 两次Tab键，提示所有的虚拟环境
  
  
      cuda链接更改
      可以使用stat命令查看当前cuda软链接指向的哪个cuda版本，如下所示： 
      stat cuda
      sudo rm -rf cuda
      sudo ln -s /usr/local/cuda-9.1 /usr/local/cuda
      之后运行nvcc --version查看当前版本
  
  
  常用virtualenvwrapper命令
  命令  说明
  mkvirtualenv (env name) 创建虚拟环境，会在WORKON_HOME路径中
  # mkvirtualenv --python==pathto\python.exe (env name) 创建虚拟环境，并制定具体python路径
  workon (env name)   切换到某个虚拟环境
  deactivate   退出当前虚拟环境
  rmvirtualenv (env name) 删除虚拟环境
  lsvirtualenv    列出所有虚拟环境所在目录
  cdvirtualenv    进入到虚拟环境所在目录
  
  
  安装环境
  # Linux 
  # Python 3.7
  # PyTorch 1.6
  # CUDA 10.1 
  # GCC 5+
  # MMCV
  MMDetection version
  # MMDetection version         MMCV version
  #      master               mmcv-full>=1.2.4, <1.3
  #      2.8.0                mmcv-full>=1.2.4, <1.3
  
  pytorch,torchvision
  # CUDA 10.1
  pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
  
  
  mmcv-full
  to install the latest mmcv-full with CUDA 11 and PyTorch 1.7.0, use the following command:
  pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html
  
  