安装mmcv报错（已解决）

最新推荐文章于 2025-10-08 10:56:33 发布
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直接pip install 会报错

Failed to build mmcv
ERROR: Could not build wheels for mmcv, which is required to install pyproject.toml-based projects
因为mmcv需要和pytorch cuda版本匹配

进入官网Installation — mmcv 2.2.0 文档

在终端输入查看自己的版本：

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

官网上选择自己的版本，有对应的指令可以安装

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1、首先是报以下错误：TypeError: AdaptiveDilatedConv.__init__() got an unexpected keyword argument 'in_channels'，可能的原因有两个，一是没装mmcv，这种情况下直接安装mmcv就可。如果装了但还是报错，说明mmcv和pytorch版本不对应，错误如下：ImportError: DLL load failed while importing _ext: 找不到指定的程序。安装好之后再自定义安装mmcv，在。
Windows10下面安装MMCV全过程图文详解
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https://github.com/open-mmlab/mmcv 简介 是OpenMMLab家自己开发的模块、包，其他框架的运行，例如MMDetection 的运行是依赖于这个库的 MMCV 是一个面向计算机视觉的基础库，它支持了很多开源项目，例如： MMClassification: OpenMMLab 图像分类工具箱 MMDetection: OpenMMLab 目标检测工具箱 MMDetection3..
【已解决】mmcv安装问题
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PS：若在下载好这个mmvc模块之后，出现了报错问题，大概率是因为mmcv版本的更新，可以将原来的删除，在重新下载一个。根据各自的系统，以及cuda、torch版本去安装对应版本的mmcv。跟上面差不多的情况。
解决报错：Failed to build mmcv（ERROR: Failed building wheel for mmcv）
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① MMCV是OpenMMLab框架的核心基础库，提供完整计算机视觉任务支持，包括复杂数据预处理、分布式训练框架、自定义算子（CUDA扩展）、模型部署工具（如ONNX导出）及高级训练策略（如动态学习率调整）。② mmcv-lite是精简版，去除CUDA扩展、复杂图像变换等功能，仅保留基础数据处理、模型层定义等核心模块。版本中，原mmcv-full被重命名为mmcv，原mmcv更名为mmcv-lite，以避免命名混淆，所以我们需要使用以下命令来安装大于。经过搜集资料查阅，发现在。
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这里只需要按照提示升级一下pip就可以了。
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原始的安装包只支持cuda12.1, pytorch2.1.0，python3.8。所以为了好记，下载的原始安装包名称由。将whl包改为最初的名称即可安装通过。做了修改，造成安装不通过。
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网页： https://mmcv.readthedocs.io/zh-cn/1.x/get_started/installation.html#1.4.0总是失败，若是直接pip install mmcv会安装成功，但是安装的就是最新版本，后面代码跑起来还会报错，怎么办呢？接下来分享一个mmcv指定版本安装的方式。首先查找本机对应安装的torch版本。假如想安装的版本是mmcv。上选择对应的版本号。
mmcv安装failed to build mmcv-full
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mmcv安装failed to build mmcv-full，并且出现一片红，原因就是没有添加环境变量。在.bashrc中添加。此时该指令将不会再出错。
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4.如果在mmcv这个模块安装完之后，出现了模块内某些函数或者类引发的报错，大概率是因为mmcv版本的更新可能增加或删除了其中的一些东西，或者与torch不匹配问题，解决方法是可以卸载原来的mmcv再重新安装一个。3.查看cuda与torch版本可以打开Anaconda Prompt，进入需要下载mmcv的那个虚拟环境，使用conda list这条指令就可以看到所有已下载库的版本。2.找到下图所示这里，选择电脑系统，cuda与torch版本，再选择mmcv版本，复制下面的pip到自己的虚拟环境中下载即可。
Failed to build mmcv-full
12-28
### 解决构建 mmcv-full 失败的方法 当遇到 `mmcv-full` 构建失败的情况时，通常是因为依赖项缺失或环境配置不当引起的。以下是详细的解决方案： #### 1. 更新和升级现有包 确保所有的软件包都是最新的版本可以帮助减少兼容性问题。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` #### 2. 安装必要的依赖库 对于 Python 和 PyTorch 的开发环境来说，一些特定的 C++ 库可能是必需的。这些可以通过 APT 来安装[^1]。 ```bash sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python3-dev ``` #### 3. 使用 pip 或 conda 创建隔离虚拟环境并安装最新版 mmcv-full 创建一个新的虚拟环境有助于避免与其他项目的冲突，并能更好地管理各个项目的依赖关系。 ##### 使用 pip: ```bash pip install virtualenv virtualenv venv_mmcv source venv_mmcv/bin/activate pip install mmcv-full ``` ##### 使用 Conda (推荐): ```bash conda create -n env_mmcv python=3.8 conda activate env_mmcv conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch mim install mmcv-full ``` #### 4. 如果仍然存在编译错误，则尝试指定 CUDA 版本或其他选项来重新安装 mmcv-full 有时需要明确指明使用的 CUDA 版本来解决问题。 ```bash MIM_INSTALL_FLAGS="--no-cache-dir" mim install mmcv-full ``` 或者通过设置环境变量的方式指定 CUDA 路径： ```bash export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.0;6.1;7.0" export FORCE_CUDA="1" pip install mmcv-full ``` 如果上述操作仍无法解决问题，建议查看具体的错误日志信息，以便更精准地定位原因所在。此外，在 GitHub 上查找是否有其他开发者遇到了相同的问题也是一个不错的选择。
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