# 环境变化检测报告

**检测时间**: 2025-10-30  
**严重程度**: 🔴 高 - 阻塞Phase 4A训练

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## 🚨 关键发现

### PyTorch版本不匹配

**当前环境**:
```
PyTorch: 2.4.1+cu121  ❌ 新版本
CUDA: 12.1
```

**Phase 3训练环境** (2025-10-21 ~ 10-29):
```
PyTorch: 1.10.1 (推测)  ✅ 旧版本
CUDA: 11.3
```

**问题**: 
- mmcv是为PyTorch 1.10.1编译的
- 现在PyTorch升级到2.4.1
- mmcv的C++扩展与新PyTorch不兼容

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## 💡 解决方案

### 方案1: 降级PyTorch (推荐 ⭐⭐⭐⭐⭐)

**恢复到训练成功的环境**:
```bash
# 1. 卸载当前PyTorch
pip uninstall torch torchvision -y

# 2. 安装PyTorch 1.10.1 + CUDA 11.3
pip install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 \
  -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

# 3. 验证
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
python -c "from mmcv.ops import nms_match; print('成功')"

# 4. 启动训练
bash START_PHASE4A_BEV2X.sh
```

### 方案2: 重新编译mmcv for PyTorch 2.4

**重新安装mmcv** (耗时1-2小时):
```bash
# 卸载旧mmcv
pip uninstall mmcv-full -y

# 安装适配PyTorch 2.4的mmcv
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu121/torch2.4/index.html

# 或从源码编译
git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
cd mmcv
MMCV_WITH_OPS=1 pip install -e .
```

### 方案3: 使用Docker镜像恢复 (如有备份)

```bash
# 如果有Phase 3训练时的Docker镜像
docker images | grep bevfusion

# 使用旧镜像
docker run -it [旧镜像ID] /bin/bash
```

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## 🔍 环境对比

### Phase 3 (成功)
```
时间: 2025-10-21 ~ 10-29
PyTorch: 1.10.1
CUDA: 11.3
mmcv: 1.4.0 (for torch 1.10.1)
状态: ✅ 23 epochs成功完成
```

### Phase 4A (失败)
```
时间: 2025-10-30
PyTorch: 2.4.1  ❌ 版本改变
CUDA: 12.1
mmcv: 1.4.0 (for torch 1.10.1)  ❌ 不兼容
状态: ❌ 无法启动
```

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## ⏭️ 立即行动

**推荐: 降级到PyTorch 1.10.1** (最快最稳)

```bash
cd /workspace/bevfusion

# 降级PyTorch
pip uninstall torch torchvision -y
pip install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 \
  -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

# 验证
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
python -c "from mmcv.ops import nms_match; print('mmcv正常')"

# 启动Phase 4A
bash START_PHASE4A_BEV2X.sh
```

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**根本原因**: PyTorch环境在Phase 3和Phase 4A之间被升级了  
**解决时间**: 10-15分钟 (降级PyTorch)  
**风险**: 低 (恢复到之前工作的版本)