关于如何配置MMCV环境,解决报错,版本不匹配问题。

本文讲述了在GoogleColab中配置MMCV环境时遇到的下载问题,包括包版本不匹配和使用源码安装的步骤,提供了解决torch、mmcv版本冲突的方法和检查安装成功的代码示例。

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在colab上配置MMCV环境时,遇到无法下载mmcv包,以及遇到torch和mmcv不匹配。

错误示例:

刚开始下载的是:

后来发现根本不行,并且提示是一定要版本高于2.0.0才可以。

使用这个下载mmcv根本不行。会出现一直卡在collect mmcv-full的情况:

后来查阅了官方文档,选择直接用源码下载。(版本问题,真的太痛苦了!!!)

正确示例:

GET STARTED — MMDetection 3.0.0 documentation

附上链接,以免过段时间又更新。

下面是我成功下载的代码(mmcv就是mmcv-full,只是重命名了)。

!pip3 install openmim
!mim install mmengine
!mim install mmcv>=2.0.0

然后是下载mmdet的:

!git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
%cd mmdetection
!pip install -e .

下载好之后可以用下面的代码来check:

# Check Pytorch installation
import torch, torchvision
print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())

# Check MMDetection installation
import mmdet
print(mmdet.__version__)

# Check mmcv installation
from mmcv.ops import get_compiling_cuda_version, get_compiler_version
print(get_compiling_cuda_version())
print(get_compiler_version())

如果成功的话应该跳出来是:

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