安装mmcv一直卡在建车轮

文章讲述了在内网环境下,由于无法直接访问外网,如何通过清华大学的镜像源安装mmcv库,包括直接下载已知版本或使用pip从指定链接下载并手动安装的解决方案。

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内网环境,但可以访问清华源镜像,用清华源直接安装mmcv时一直卡在建车轮(building wheels)。

解决方案:

1. 如果知道mmcv安装包地址,直接手动去下载对应版本,手动安装;

2. 如果不知道mmcv安装包地址,用以下方式获取安装包地址:

pip install -U openmim -i 清华源镜像网址

mim install mmcv

Looking in links: https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.13.0/index.html
Collecting mmcv

Downloading https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.13.0/mmcv-2.0.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl (978 kB)

上面链接即网址,同样需手动下载、安装。

ps:仅限内网环境嚎,能连外网的直接装即可,无需手动。此外,清华源镜像网址用pypi不要用mirror,mirror中无openmim

### 加速 `mmcv-full` 安装方法 为了加速 `mmcv-full` 的安装过程,可以采取几种策略来优化下载和构建的速度。 #### 使用预编译二进制包 直接通过 pip 安装源码形式的 `mmcv-full` 可能会因为需要本地编译而变得非常耗时。为了避免这种情况,推荐使用已经预先编译好的 whl 文件来进行快速安装[^1]。对于特定版本的 CUDA 和 PyTorch 组合,OpenMMLab 提供了一个官方仓库链接,可以从那里获取适合环境配置的最新稳定版轮子文件[^4]。 例如,针对 CUDA 10.1 和 PyTorch 1.6.0 版本组合下的 Windows 用户来说,可以直接访问提供的 URL 地址并下载对应的 `.whl` 文件: ```bash pip install https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/mmcv_full-<version>-cp37-cp37m-win_amd64.whl ``` 请注意替换 `<version>` 为实际想要安装的具体版本号,并确保 Python 解释器版本匹配(如上例中的 cp37 表示 Python 3.7)。 #### 设置合适的镜像源 当网络条件不佳时,可以通过设置国内或其他更接近地理位置的 PyPI 镜像服务器来提高软件包检索效率。比如阿里云提供了公共可用的 pypi mirror service: ```bash pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ ``` 这一步骤能够显著减少因远距离传输带来的延迟问题,从而加快整个依赖项解析与下载流程。 #### 并行化操作 利用多线程或多进程技术可以在一定程度上缩短总耗时时长。然而需要注意的是并非所有的环节都支持并发执行;但对于那些允许的情况下,则可通过调整参数实现更好的性能表现。例如,在某些情况下可尝试增加最大工作数选项以充分利用硬件资源完成打包任务: ```bash pip install --no-cache-dir --compile --install-option="--jobs=$(nproc)" ./path/to/package.tar.gz ``` 上述命令中 `--jobs=$(nproc)` 参数用于指定 CPU 核心数量作为同时工作的上限值,以此达到最佳效果。
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