mmdet 错误ModuleNotFoundError: No module named ‘mmcv._ext‘

问题:在安装mmdetection时,安装mmcv经常出现、ModuleNotFoundError: No module named ‘mmcv._ext’ 问题。
环境:ubuntu16.04+Anaconda3+python3.7.7+cuda10.0+cuDNN7.6.4.3

解决方法:安装时不要使用:

pip install mmcv

使用:

pip install mmcv-full

如果还有奇奇怪怪的问题请使用与自己环境相匹配的mmcv版本,如:

pip install mmcv-full==latest+torch1.5.0+cu101 -f https:/
<think>好的,我现在需要解决用户遇到的ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv._ext'错误。根据用户提供的引用内容,这个问题通常与MMCV的安装有关。让我先理清楚问题可能的原因和解决方案。 首先,用户在使用MMDetection时遇到了这个错误。引用[1]指出,在验证安装时出现这个错误,而引用[2]和[3]提到了安装mmcv-full的正确方法以及版本匹配的重要性。这说明问题可能出在MMCV的安装不正确或版本不兼容。 接下来,我需要考虑MMCV的两种版本:mmcvmmcv-full。根据OpenMMLab的文档,mmcv-full是包含CUDA扩展的完整版本,而mmcv是纯CPU版本。因此,当需要GPU支持时,必须安装mmcv-full。用户可能在安装时只安装了mmcv而没有安装mmcv-full,或者安装的版本与CUDA或PyTorch不兼容。 根据引用[2]和[3]的建议,正确的安装方式是通过指定CUDA版本和PyTorch版本来安装mmcv-full。例如,用户需要替换URL中的cu_version和torch_version为实际使用的版本。例如,如果CUDA是10.2,PyTorch是1.8.0,那么命令应该是: pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html 同时,引用[3]提到用户原本的CUDA版本是11.4,但找不到对应的mmcv-full版本,所以降级到CUDA 10.2。这说明用户需要检查自己的CUDA和PyTorch版本,并确保mmcv-full的版本与之匹配。如果官方没有提供对应版本的预编译包,可能需要从源代码编译,或者调整CUDA/PyTorch版本。 步骤方面,首先应该卸载现有的mmcvmmcv-full,然后重新安装正确的版本。此外,用户需要确认CUDA和PyTorch的版本是否被支持。例如,PyTorch 1.8.0与CUDA 11.1兼容,但用户可能安装了更高版本的CUDA,导致不匹配。这时可能需要调整环境中的CUDA版本或寻找兼容的mmcv-full版本。 还需要检查是否安装了正确版本的MMDetection,因为MMDetection的不同版本可能需要特定版本的mmcv-full。用户应该参考官方文档中的兼容性表格,确保所有组件的版本一致。 可能的错误原因总结: 1. 安装了mmcv而非mmcv-full。 2. mmcv-full版本与CUDA或PyTorch不兼容。 3. 没有正确指定安装URL中的版本参数。 4. 环境中存在多个版本的mmcv/mmcv-full导致冲突。 解决方案的步骤可能包括: 1. 卸载现有mmcvmmcv-full。 2. 确定当前环境的CUDA版本和PyTorch版本。 3. 根据版本选择正确的mmcv-full安装命令。 4. 验证安装是否成功。 此外,用户可能没有激活正确的虚拟环境,或者在安装时未使用正确的pip路径,导致包安装到了错误的环境中。需要确保在正确的Python环境中执行安装命令。 总结来说,解决这个问题的关键在于正确安装与当前环境兼容的mmcv-full版本,并确保卸载所有冲突的旧版本。同时,用户需要仔细检查CUDA、PyTorchMMDetection的版本兼容性,以避免类似问题再次发生。</think>### ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv._ext' 解决方案 #### **问题原因** 此错误通常由以下原因导致: 1. 未安装完整版`mmcv-full`,仅安装了`mmcv`(纯CPU版本,不包含CUDA扩展)[^1] 2. `mmcv-full`版本与当前环境的CUDA/PyTorch版本不匹配[^3] 3. 未完全卸载旧版本导致残留文件冲突 --- #### **解决方案步骤** 1. **卸载旧版本** ```bash pip uninstall mmcv mmcv-full -y ``` 2. **确认环境版本** - CUDA版本:执行`nvcc --version`查看 - PyTorch版本:执行`python -c "import torch; print(torch.__version__)"` - 示例环境:CUDA 10.2 + PyTorch 1.8.0[^3] 3. **安装对应版本** ```bash pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu{版本号}/torch{PyTorch版本}/index.html ``` - **示例命令**(CUDA 10.2 + PyTorch 1.8.0): ```bash pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html ``` 4. **验证安装** ```python import mmcv print(mmcv.__version__) # 应输出类似1.6.1 ``` --- #### **特殊情况处理** - **CUDA 11.x用户**:若官方未提供预编译版本,可尝试: 1. 降级CUDA至10.2(推荐) 2. 从源码编译: ```bash MMCV_WITH_OPS=1 pip install -e . ``` - **PyTorch 2.0+用户**:需确认官方是否已提供对应版本,否则需调整PyTorch版本 --- #### **版本匹配参考表** | PyTorch | CUDA | 有效安装命令 | |---------|------|-------------| | 1.8.0 | 10.2 | `cu102/torch1.8.0`[^3] | | 1.7.1 | 11.0 | `cu110/torch1.7.1` | | 2.0.1 | 11.8 | `cu118/torch2.0.1` | --- #### **典型错误场景** 1. **误安装`mmcv`而非`mmcv-full`** → 必须使用包含CUDA扩展的`mmcv-full` 2. **版本参数填写错误** → CUDA版本应填写主要版本(如11.4填写`cu114`) 3. **多环境干扰** → 使用虚拟环境隔离: ```bash conda create -n mmdet python=3.8 conda activate mmdet ``` ---
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