openMMLab的mmcv和mmdet、mmdet3d、mmseg版本对应关系

文章讲述了在OpenMMLab的项目中,如何在不使用MIM的情况下确定并安装mmcv、mmdet、mmdetection3D和mmseg的正确历史版本,以适应特定的CUDA和PyTorch环境,以及遇到的版本兼容性问题。

 openmmlab提供了MIM来统一安装其多个mm功能框架包https://github.com/open-mmlab/mim,但是需要不借助MIM安装时,这里怎么确定要安装什么版本的mmcv和mmdet、mmdet3d、mmseg,在openmmlab网站主页上没有一个容易能找到的完整表格页面来详细记录他们之间的版本对应关系,好不容易找到个Faq页面,里面却只记录了最新的mmcv2.x和其它组件之间的版本,对历史1.x版居然都不记录!反正openmmlab对其mm序列多个功能框架包之间的完整历史版本的对应关系的说明就没有一个完整的清单列表或者统一查询的地方,每次使用基于mmdetection3D框架的模型代码时安装mm相关的包需要去多个页面耐心找!

例如我需要安装对应于CUDA11.6和pytorch1.12.0的mm序列包,是从这里 安装 MMCV — mmcv 2.1.0 文档

点击左下方的Read the Docs 的右边点击可以切换版本,选择v1.7.0,

进入

评论 12
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Arnold-FY-Chen

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值