mmcv-full安装

最近需要安装mmeg,依赖于mmcv
mmcv的安装需要依照官网的安装命令来,就可以安装上
根据torch与CUDA的版本不同而不同

# torch1.7.0 CUDA10.2
pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.7.0/index.html
### MMCV 安装方法 对于 Python 开发环境中 MMCV安装,存在多种方式以适应不同的需求和环境设置。 通过 Conda 创建特定环境并安装所需组件是一种常见的方式。创建名为 `open-mmlab` 的新环境,并指定 Python 和 PyTorch 版本以及 CUDA 工具包版本,命令如下[^1]: ```bash conda create -n open-mmlab python=3.8 pytorch=1.10 cudatoolkit=11.3 torchvision==0.11.0 -c pytorch -y ``` 激活此环境后,推荐使用 OpenMIM 来管理 MMLAB 生态系统的软件包,这可以通过以下指令完成初始化工作: ```bash pip3 install openmim ``` 接着利用 MIM 工具来安装完整的 MM CV 功能集,即 `mmcv-full`,这样可以获得更全面的功能支持: ```bash mim install mmcv-full ``` 如果已经克隆了相关 GitHub 仓库至本地,则可以直接进入对应目录并通过编辑模式安装必要的库文件: ```bash git clone https://github.com/open-mmlab/mmclassification.git cd mmclassification pip3 install -e . ``` 为了确保所有依赖项都被正确处理,在某些情况下可能还需要额外考虑 `requirements` 文件夹中的 `.txt` 文件所列出的内容;不过这部分通常取决于具体项目的实际需求而定。 另一种更为简便的方法是直接借助预编译好的二进制轮文件来进行安装。这种方式适用于那些希望快速部署而不必担心构建过程复杂性的场景[^4]。例如,如果有预先下载好的适合当前平台架构的 wheel 文件(如 `mmcv_full-1.4.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl`),则只需执行简单的 pip 命令即可完成安装操作: ```bash pip install mmcv_full-1.4.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl ``` 最后值得注意的是,当涉及到不同版本之间的兼容性问题时,建议采用官方提供的自动化工具来获取最适合当前环境配置的最佳实践方案。比如针对特定 CUDA 及 PyTorch 组合情况下的最优 MM CV 发布版选择,可以参照如下命令格式进行调用[^3]: ```bash mim install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cuda版本}/torch{torch版本号}/index.html ``` 验证安装是否成功的简单测试可通过尝试导入模块并打印其版本信息实现[^2]: ```python python -c "import mmcv; print(mmcv.__version__)" ```
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