MAC m1安装mmcv-full

文章介绍了在python3.9环境中,如何通过conda创建虚拟环境,然后安装pytorch1.13.0,并克服pip支持的python版本限制,成功安装mmcv_full。在安装过程中遇到了pip支持的python版本上限为3.7的问题,通过参考博文找到了解决方案。此外,还解决了mmcv_full在pip列表中显示但不在PyCharm解释器中可见的问题。

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按照官方文档试了好几天都没有成功,记录一下我成功的方法

前提需要安装好pytorch
我的配置版本是:python3.9 、pytorch 1.13.0

1、创建虚拟环境

# 创建
conda create -n mmdetection python=3.9
# 激活
conda activate mmdetection

2、安装pytorch

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
在官网找到要安装的pytorch版本
在这里插入图片描述

# conda
conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 -c pytorch

检查pytorch安装是否成功

python -c 'import torch;print(torch.__version__)'

如下图出现pytorch版本号说明安装成功
在这里插入图片描述

3、查看pip可以使用的whl版本

在终端输入命令 pip debug --verbose,可以输出pip可以使用的whl版本

 pip debug --verbose

在这里插入图片描述

4、打开网址,下载对应版本whl文件

https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.13.0/index.html
在这里插入图片描述

安装cpu版本
torch1.13.0是pytorch版本,根据自己情况修改
在这里插入图片描述

我要安装的是:mmcv_full-1.7.0-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl

下载whl文件后,cd 到whl文件保存目录,执行以下命令完成安装:

pip install mmcv_full-1.7.0-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl

遇到问题1

步骤3中,查看到pip支持的whl版本python最高只到3.7,但我创建的虚拟环境为python3.9

解决办法

参考博文

遇到问题2

pip 安装mmcv_full成功后,可以通过pip list命令查看到,但是在pycharm中没有

pip list

在这里插入图片描述
pycharm解释器
在这里插入图片描述

解决办法

参考博文

### 如何在Mac M1设备上安装Ubuntu Server #### 准备工作 为了成功完成安装,需要准备以下工具和资源: - VMware Fusion 或其他支持 ARM 架构的虚拟化软件。 - 下载适用于 ARM 的 Ubuntu Server ISO 文件。 下载地址可以通过官方渠道获取最新版本的 Ubuntu Server ARM 版本[^1]。 --- #### 创建虚拟机环境 创建一个新的虚拟机并加载已下载的 Ubuntu Server ISO 镜像文件。如果遇到无法检测到 CD/DVD 的情况,可以参考如下方法解决: 1. 将原始路径中的 ISO 镜像移动至其他位置或删除,从而避免虚拟机自动挂载错误路径下的镜像文件[^3]。 2. 启动虚拟机时手动指定正确的 ISO 路径。 --- #### 开始安装过程 进入虚拟机后按照提示逐步操作即可完成基本系统的部署。需要注意的是,默认情况下可能缺少必要的驱动程序支持,因此建议后续安装 `open-vm-tools` 工具包来增强兼容性和功能支持。 ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install open-vm-tools ``` 上述命令用于更新系统包列表并安装 VMware 提供的支持工具集。 --- #### 安装桌面环境(可选) 虽然目标是服务器版操作系统,但如果希望拥有图形界面以便于管理,则可通过以下步骤启用 GUI 支持[^4]: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install tasksel sudo tasksel install ubuntu-desktop ``` 完成后重启机器使更改生效: ```bash sudo reboot ``` 对于纯服务端用途而言,这一步并非强制需求;仅当有特殊场景需要用到可视化交互才需执行以上配置。 --- #### 更改软件源加速体验优化 由于默认公共仓库可能存在访问速度较慢的情况,推荐替换为中国科学技术大学、阿里云等国内镜像站点作为新的APT数据源地址[^2]。编辑 `/etc/apt/sources.list` 文件内容样例如下所示(以中科大为例): ```plaintext deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse ... ``` 保存退出后再运行一次同步指令刷新缓存状态: ```bash sudo apt-get update ``` 这样便能显著提升后续依赖项下载效率。 ---
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