安装mmcv踩坑记录

最新推荐文章于 2025-04-09 09:29:34 发布
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MACOS安装mmcv踩坑

碰到五花八门的问题，gcc、lang报错。最终，用以下方法解决了macos无法安装mmcv的问题
由于我的OSX版本是10.15，所以在终端输入

export MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET=10.15

问题完美解决

ImportError: cannot import name ‘Visdom’ 的错误

千万注意查看自己命名的文件名，与导入的库文件名是否重复。重复就容易报错。

windows10下安装mmcv踩坑记录
weixin_45662166的博客
05-19 1984
官方没有给出win下mmcv-full的安装包 源码编译踩坑记录 安装网上官方的源码编译教程 安装cuda版本的，还是出错。 在此记录一下： 环境： os: win10 nvidia: gtx1660, cuda10.2, cudnn 7.6.5 anaconda, pytorch1.7.1 mmcv1.3.4 vs : vs2019 tools 错误相关 编译不通过 网上搜了很多方法，有说ninja有问题的，其实是编译没通过，查看了一下，主要是在cuda相关的地方出错。 之前安装的是 #CUDA 10..
mmocr使用踩坑记录
qq_38365929的博客
12-06 1882
最近在用mmocr修改模型，下面是一些踩坑记录：
【MMCV】MMCV安装与踩坑
Mr.Xiwen博客
05-17 1476
显示CUDA和Pytorch版本不同，强行死磕是没有意义的。执行命令 pip install mmcv==2.2.0。二.使用openmim安装。
解决mmcv无法安装或安装之后报错问题
最新发布
2401_83636575的博客
04-09 747
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。
【CV】MMDetction（MMCV）安装踩坑
Lily_2002_的博客
12-29 1721
这个博主的思路于是在确定版本的时候，便可以先选择硬件允许的尽量高的CUDA版本，然后去pytorch官网查找可安装的尽可能高的pytorch版本，之后再把这两个版本填入以下连接https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu版本/torch版本/index.html。
mmdection环境安装
m0_71796937的博客
08-23 236
记录一下安装环境的过程， 方便后续重装环境时使用。
[Win10] mmcv 和 mmdetection 安装过程图文详解
Leo9344的博客
05-19 3204
这里写自定义目录标题环境记录Step1: 环境配置安装Anaconda, CUDA, cuDNN创建Conda环境安装PyTorch安装MSVC编译器安装好后配置环境变量：测试安装MMCV 环境记录 笔记本: MSI GE63 Raider RGB 8SG-040CN CPU: i7-8750H GPU: RTX 2080 系统: Win10 专业版 显卡驱动: 496.76 Python: 3.6.13 Pytorch: 1.7.0 CUDA: 10.2 cuDNN: 8.3.1 MMCV: 1.5.1
mmdetection踩坑记录
weixin_43062898的博客
05-16 871
mmdetection训练时报错：line 746, in print_map_summary label_names[j], num_gts[i, j], results[j][‘num_dets’],IndexError: list index out of range 使用mmdetection配置模型训练自己的数据集时，会出现报错 Traceback (most recent call last): File "tools/train.py", line 237, in <module&g
【mmdetection踩坑记录】（二）non-distributed模式多卡训练
麒麒哈尔的博客
11-22 1万+
文章目录使用non-distributed模式进行多卡训练在训练过程中进行eval使用work_flow来进行控制val的过程中没有 本博客内容涉及较多对代码的修改，这个前提是对train的过程有比较详细的了解，这部分详见【mmdetection实践】（二）训练自己的网络。在【mmdetection实践】（二）训练自己的网络我使用distributed模式，总是会莫名奇妙的卡住，所以就想采用non...
linux 安装mmdetection 踩坑笔记
我是索隆啊
01-04 4988
官网链接： 电脑配置： ubutu16,查看途径 配置清华源，中科大源 1.1版本与0.41版本的区别编译过程还不一样 安装顺序 可以先安装 库 requiement的内容。之后在编译。否则会一起下载。很慢 离线下载whl文件快一点到pyp 遇到的问题：： https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/601 https://github.co...
ImportError: cannot import name ‘XXXXX‘ from ‘XX‘解决方案
qq_49641239的博客
11-02 6万+
一、报错： File "./xxx/demo/demo.py", line 23, in <module> from predictor import FeatureExtractionDemo ImportError: cannot import name 'FeatureExtractionDemo' from 'predictor' 二、原因分析： 1、自己的python文件与导入的包重名了，导致引入路径错乱。【主要是 .py 文件路径的问题，当在同一文件下，存在子文件内有同样
安装MMCV和MMDET 2024
jacke121的专栏
04-16 8559
安装MMCV和MMDET pip install mmdet 自动安装mmcv win10上可以，服务器上没成功
Python异常处理：ImportError: cannot import name 'XXX' from 'XXXX'
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qq_40916793的博客
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在python IDE Pycharm中出现导入模块异常 异常显示为：ImportError: cannot import name ‘Style’ from ‘openpyxl.styles’ 异常分析：主要是 .py 文件路径的问题，当在同一文件下，存在子文件内有同样命名的 .py文件时，编辑器就不能正确选择所要导入的是哪一个文件下的模块，因此出现异常 异常处理：正确规范文件以及类、方法、...
【解决错误】复现RCAN的时候遇到了ImportError: cannot import name ‘_update_worker_pids’ from ‘torch._C’
学习带来的快乐最持久~
08-19 3219
1 错误分析 原文作者给出的是基于pytorch的源码，但是由于pytorch的版本更新是不向下兼容的，因此更换版本会造成一些不可预料的问题。 所以不要轻易更换环境的版本，满足作者给出的readme文件中的环境要求即可。 不建议更改！！！ 2 方法 RCAN源码地址为： 1、conda create -n pytorch0.4.0 python=3.6.5 2、conda activate pytorch0.4.0 进入虚拟环境 3、pip install pytorch==0.4.0 torchv
解决问题：ImportError: cannot import name MAXREPEAT
Allan_Zeng的专栏
04-29 8173
Python环境错误
成功解决ImportError: cannot import name 'PILLOW_VERSION'
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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ImportError: cannot import name *
墨痕诉清风的博客
09-24 4688
因为本地文件夹内有http.py，导致了import的冲突，系统没有直接去lib内寻找文件直接找到我们写的文件，所以找不到connot报错 修改方法：将本地http文件改个名字就好了。 ...
安装mmcv
03-20
### 如何安装 `mmcv` 库 #### 系统环境准备 在安装 `mmcv` 前，需确认系统的硬件和软件配置满足最低需求。通常情况下，`mmcv` 的安装依赖于特定版本的 CUDA 和 PyTorch[^1]。 - **CUDA 版本**: 需要明确当前 GPU 所支持的 CUDA 版本。 - **PyTorch 版本**: 不同版本的 `mmcv` 对应不同的 PyTorch 版本。 - **Python 版本**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 #### 使用 Pip 安装 `mmcv` 对于已知的 CUDA 和 PyTorch 组合，可以通过指定 URL 进行安装。例如： ```bash pip install mmcv==2.0.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu118/torch2.0/index.html ``` 上述命令适用于 CUDA 11.8 和 PyTorch 2.0 的组合[^2]。如果使用的 CUDA 或 PyTorch 版本不同，则需要调整 URL 中的路径参数。 #### 下载并本地安装 当网络条件不佳时，可以选择下载预编译的安装包后再进行安装。以下是具体操作方法： 1. 访问 OpenMMLab 提供的镜像站点，找到对应版本的安装文件链接。 2. 将下载好的 `.whl` 文件放置到目标目录下。 3. 在该目录中运行以下命令完成安装： ```bash pip install /path/to/downloaded/file.whl ``` 另一种方式是通过 HTTP 地址直接安装： ```bash pip install https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.12/mmcv-full-1.7.0-cp39-cp39-manylinux1_x86_64.whl ``` 此命令针对的是 CUDA 11.3 和 PyTorch 1.12 的情况[^4]。 #### 验证安装是否成功 安装完成后，可通过以下脚本测试 `mmcv` 是否正常工作： ```python import mmcv print(mmcv.__version__) ``` 若能正确打印出版本号，则说明安装成功[^3]。 ---
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