1. 安装anaconda，版本： Anaconda3-2019.07 (python 3.7.3)
跟踪Python版本对应找到Anaconda3对应版本
参考：anaconda python 版本对应关系_茶佬牛逼-CSDN博客_python3.7对应的anaconda版本
2. 安装cuda10.1
win10系统安装cuda前，一定要先有一个c++环境，所以需要先安装VS！！！
英伟达官网下载，CUDA Toolkit 11.5 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer
这里下载旧版本10.1，鼠标下滑选择Archive of Previous CUDA Releases：
选择自己需要的版本：
下载的exe文件，双击安装，选择“自定义”安装
安装结束后，右键 我的电脑-->属性-->高级系统设置-->环境变量，系统变量中已经加入了cuda的两个路径：
在系统变量中加入下面的路径，点击确定。
CUDA_BIN_PATH: %CUDA_PATH%\bin
CUDA_LIB_PATH: %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_SDK_PATH: C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.0
CUDA_SDK_BIN_PATH: %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH: %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64在系统变量path中加入下面的的变量：
%CUDA_BIN_PATH%
%CUDA_LIB_PATH%
%CUDA_SDK_BIN_PATH%
%CUDA_SDK_LIB_PATH%检查cuda版本：
nvcc -v
官网下载：cuDNN Archive | NVIDIA Developer
解压，并将文件复制到cuda对应文件下
3. 安装torch
pytorch官网：Start Locally | PyTorch
用conda指令安装失败，换用pip安装
pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html检查是否安装成功：
import torch
if __name__ == '__main__':
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
4. 创建pysot工作环境并激活：
conda create --name pysot python=3.7激活虚拟环境：
conda activate pysot 
安装numpy、cv2
conda install opencv-python遇到问题，命令行检查：
使用pip安装cv2：
pip install opencv-python
查看：
import torch
import numpy
import cv2
if __name__ == '__main__':
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(numpy.__version__)
print(cv2.__version__)
5.pysot配置：
a。 安装所需要的库
缺啥补啥：
pip install opencv-python
pip install pyyaml yacs tqdm colorama matplotlib cython tensorboardX配置环境变量
b。下载训练好的模型
https://github.com/STVIR/pysot/blob/master/MODEL_ZOO.md
放在工程experiments文件下对应的文件夹下
进入工程路径
c。运行
python tools/demo.py --config experiments/siamrpn_r50_l234_dwxcorr/config.yaml --snapshot models/siamrpn_r50_l234_dwxcorr/model.pth--config
../experiments/siamrpn_r50_l234_dwxcorr/config.yaml
--snapshot
../experiments/siamrpn_r50_l234_dwxcorr/model.pth
--video
../demo/bag.aviNo module named 'pysot'问题：