mmcv下载与安装

mmcv下载与安装

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/308281195
内容更加详细

依赖的软件

  1. Git for windows
  2. Visual Studio Community 2019或2017
  3. CUDA 10.2

设置 Python 环境

  1. 激活anaconda虚拟环境,
    activate base
  2. 准备 MMCV 源代码
    git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
    git checkout v1.2.0 # based on target version
    cd mmcv
  3. 安装所需 Python 依赖包
    conda install -r requirements.txt

创建与安装 MMCV

同时编译 CPU 和 CUDA 版本的 OP

cd mmcv # 改变路径
python setup.py build_ext # 如果成功, cl 将会自动弹出来编译 flow_warp
python setup.py develop # 安装

<think>嗯,用户想安装mmcv库,但可能遇到了问题。首先,我需要回忆一下mmcv的不同版本和安装方法。记得mmcvmmcvmmcv-full两个版本,后者支持CUDA,而前者是纯CPU版本。用户可能需要GPU加速,所以应该推荐安装mmcv-full。 然后,用户提供的引用里提到了两种安装方式:一个是使用MIM,另一个是通过指定URL。可能用户的环境不同,比如PyTorch和CUDA版本不同,需要选择合适的mmcv版本。比如,引用1中的命令是针对CUDA 11.7和PyTorch 1.13的,而引用2则是通用的MIM安装步骤。 需要告诉用户先确定自己的环境,包括PyTorch版本和CUDA版本。然后根据这些信息选择合适的安装命令。例如,如果用户的环境是CUDA 11.7和Torch 1.13,可以使用引用1的命令;否则可能需要查找对应的索引URL。另外,如果用户没有GPU,安装mmcv而不是mmcv-full可能更合适。 还要提醒用户安装依赖,比如确保已经安装了正确版本的PyTorch,并且建议使用虚拟环境。可能用户之前安装失败是因为版本不匹配或者依赖问题,所以分步骤说明会比较好。最后,验证安装是否成功的方法也很重要,比如导入库并检查版本。</think>### 分步安装MMCV库指南 #### 1. 确认环境依赖 - **PyTorch版本**:通过`print(torch.__version__)`查看 - **CUDA版本**:通过`nvcc --version`或`nvidia-smi`查看 - **Python版本**:建议3.7+,通过`python --version`查看 #### 2. 选择安装方式 根据硬件配置选择: - **GPU用户**:安装`mmcv-full`(支持CUDA加速) - **CPU用户**:安装`mmcv`(纯CPU版本) #### 3. 具体安装命令 **方式一:通过MIM安装(推荐)** ```bash # 先安装openmim pip install -U openmim # 安装mmcv-full(自动匹配环境) mim install mmcv-full==2.0.0 # 可指定版本号 # 或安装CPU版本 mim install mmcv==2.0.0 ``` **方式二:指定编译版本安装** ```bash # 格式:pip install mmcv-full -f {CUDA}/{Torch}/index.html # 示例:CUDA 11.7 + PyTorch 1.13 pip install mmcv-full==2.0.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu117/torch1.13/index.html ``` #### 4. 验证安装 ```python import mmcv print(mmcv.__version__) # 应显示2.0.0 ``` #### 5. 常见问题解决 - **版本冲突**:先卸载旧版`pip uninstall mmcv mmcv-full` - **下载超时**:添加清华源`-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` - **编译错误**:确保gcc版本>=5.4 [^1]: 安装命令参考自OpenMMLab官方文档 [^2]: MIM工具链提供自动化依赖解析
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