vs2022新版 “git failed with a fatal error open“针对没有忽略文件和属性文件问题

vs2022新版 “git failed with a fatal error open“针对没有忽略文件和属性文件问题

查看是否更新到最新版visual studio

在用vs commit时,产生了

Git failed with a fatal error.

error: open (“xxxx.vs/xxxx/open.db “):Permisson denied

fatal:Unable to process path xxxx.vs/xxxx/open.db

这些changes大部分都是生成文件,本来是应该由.gitignore 忽略掉的,但开始没有建立.gitignore。

建议看这篇文章vs与git中间的阻拦--Git failed with a fatal error. error: open(“.vs/GBA/v16/Server/sqlite3/db.lock_git failed with a fatal error. git failed with a f-优快云博客

但如你和我一样没有

而是

那么打开git更改

在更改数一栏 右键

撤销更改 

把不必要操作消去

需.gitignore 忽略掉的文件 忽略或删除

再上传

个人见解 望各位大佬指正

<think>嗯,用户遇到了安装mmcv时构建wheel失败的问题。我需要先分析可能的原因。根据引用[1][2],常见的失败原因包括缺少依赖、编译器问题或环境配置不正确。比如,引用[4]提到GCC版本过低可能导致编译失败,mmcv可能需要更高版本的编译器支持。另外,引用[3]中的cl.exe失败可能与Windows上的VC++构建工具有关。 首先,用户可能需要检查系统依赖,比如CUDA版本是否与mmcv兼容,以及是否正确安装了Python开发头文件。在Linux上,可能需要安装python3-dev;在Windows上,可能需要安装Visual Studio Build Tools,如引用[3]所示。 其次,用户可能需要安装正确版本的PyTorch。因为mmcv对PyTorch版本有特定要求,如果PyTorch版本不匹配,可能导致构建失败。用户应该查看官方文档,确认兼容的版本组合。 另外,直接使用预编译的包可能更简单,比如使用mim安装或从仓库下载预编译的wheel文件。这可以避免本地编译的问题,特别是当系统环境配置复杂时。 如果用户必须从源码编译,可能需要设置环境变量,如MMCV_WITH_OPS=1,并确保CUDA_HOME正确指向安装路径。此外,升级setuptoolswheel到最新版本也可能解决兼容性问题,如引用[1][2]中提到的安装依赖问题。 最后,用户还应该检查错误日志中的具体信息,比如是否有关于特定编译器或依赖项的报错,从而更有针对性地解决。例如,如果出现与MPI相关的错误,可能需要安装MPI库,如引用[1]中的mpi4py问题,但mmcv可能不直接依赖MPI,所以这可能不是主要原因。 总结可能的解决方案:安装系统依赖、使用预编译包、确保PyTorch版本兼容、升级构建工具、正确配置CUDA路径,以及检查详细错误日志以定位问题。</think>### 解决mmcv构建wheel失败的常见方法 #### 1. **检查系统依赖** - **CUDA/cuDNN版本不兼容** mmcv对CUDA/cuDNN版本有严格依赖,需确保与PyTorch版本匹配。例如: - PyTorch 1.10 + CUDA 11.3 - PyTorch 2.0 + CUDA 11.7 可通过以下命令验证: ```bash nvcc --version # 查看CUDA版本 python -c "import torch; print(torch.__version__)" ``` - **缺少Python开发头文件** 在Linux系统中,若报错`Python.h not found`,需安装: ```bash sudo apt-get install python3-dev # Ubuntu/Debian ``` - **Windows需安装VC++构建工具** 引用[3]中`cl.exe`报错表明缺少MSVC编译器,需安装Visual Studio 2019/2022的**C++桌面开发工具**[^3]。 #### 2. **使用预编译包(推荐)** - **通过`mim`安装** OpenMMLab官方工具`mim`自动匹配版本: ```bash pip install openmim mim install mmcv-full ``` - **手动下载预编译wheel** 访问[MMCV官方仓库](https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/installation.html),根据`PyTorch+CUDA+系统`组合选择对应版本: ```bash pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html ``` 示例(CUDA 11.3 + PyTorch 1.10): ```bash pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.10.0/index.html ``` #### 3. **源码编译(需完整环境)** ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git cd mmcv # 启用CUDA算子支持 export MMCV_WITH_OPS=1 # 指定CUDA路径(若自动检测失败) export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.3 # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 编译安装 pip install -e . ``` #### 4. **其他关键配置** - **升级构建工具** 确保`setuptools``wheel`最新: ```bash pip install --upgrade setuptools wheel ``` - **CentOS/GCC版本问题** 引用[4]提到GCC版本过低可能导致编译失败,需升级至≥5.4[^4]: ```bash sudo yum install centos-release-scl sudo yum install devtoolset-9 scl enable devtoolset-9 bash ``` #### 5. **错误日志分析** 若仍失败,需查看完整报错日志定位问题: ```bash pip install mmcv-full --no-cache-dir --verbose > install.log 2>&1 ``` 常见问题: - **`mpi.h not found`** → 安装OpenMPI:`sudo apt-get install libopenmpi-dev` - **`nvcc fatal: Unsupported gpu architecture`** → 添加环境变量:`export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5;8.0"` ---
评论
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
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