Windows下FairMOT成功编译DCNv2

最近由于实习需要学习多目标跟踪，配置环境时才发现多目标也太麻烦了(特别是windows环境)，FairMOT在网上已经有很多帖子，也有很多人分享了自己的踩坑记录和解决办法，但是编译DCNv2的坑实在太多了，多到你根本不知道为什么就出错，所以主要说一下如何避免踩坑。
首先先说一下我原先配置失败可能的原因：
1、没有将cudatoolkit安装到默认C盘：安装到别的盘也许可以，但不得不说会带来很多不必要的麻烦，所以最后卸载重装到默认位置了。
2、cudatoolkit与cudnn版本不一致。最后将cudatoolkit与cudnn和pytorch对应的torch.version对等，编译成功。

首先进行说明，在安装anaconda后，即使电脑有GPU，还是需要自己安装cudatoolkit和cudnn(cudnn相当于cudatoolkit的配件)，可以通过网上的帖子自行安装。
安装之前的版本信息：
由于我的电脑自带的nvidia CUDA是11.6版本(可以通过nvidia设置–系统信息–组件查看)，网上很多人说要与CUDA相匹配，所以下载了11.6的cudatoolkit和cudnn，而11.6的cudatoolkit对应的pytorch至少是1.12.0(过高)，所以一直报错。所以解决办法是可以安装低于电脑自带的cudatoolkit版本，因为向下兼容(我安装的是10.2)，cudnn安装的也是10.2，pytorch也是10.2版本对应的1.7.0版本。
所以如果想要成功编译DCNv2不踩坑，尽可能的办法是安装的cudatoolkit和cudnn和torch版本匹配(整体的版本可以低于自己电脑的版本)，且安装cudatoolkit的时候默认安装到C盘，这样成功率会大很多。