mmcv安装及问题汇总解答（可行实践）

xiangyong58

已于 2024-11-29 03:11:35 修改

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分类专栏： Machine & Deep Learning 文章标签： linux

于 2024-02-24 23:22:51 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiangyong58/article/details/136277141

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本文档汇总了mmcv-full的安装过程中遇到的各种问题及其解决方法，包括版本兼容性问题、'apex'模块缺失、pip依赖解析问题、'MultiScaleDeformableAttention'导入失败以及'FormatCode()'函数参数错误等。

mmcv-full 安装（无版本限制）

pip install mmcv-full

mmcv-full 特定版本安装：

首先查看自己的cuda和torch版本：

python -c 'import torch;print(torch.__version__);print(torch.version.cuda)'
# pytorch 2.0版本需要cuda11.7及以上

首先安转mmcv:

pip3 install mmcv-full==1.4.8 -f ht

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mmdet代码复现：安装指定版本的mmcv和mmdet以及版本匹配问题。

shysea2019的博客

03-28

2万+

目标检测，复现论文，mmdetection框架，mmcv-，环境搭建

mmcv安装，使用步骤

qq_46107892的博客

12-08

5571

环境配置文件步骤我的电脑版本： Python 3.7.6 （anaconda 虚拟环境） PyTorch 1.8.0 CUDA 11.1 VS 2019 (需要在path设置环境变量) MMCV 1.4.0 mmdetection 2.19.0 mmsegmentation 0.19.0 CUDA环境下载步骤：https://blog.youkuaiyun.com/qq_46107892/article/details/121469597?spm=1001.2014.3001.5501 torch1.80下载

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mmcv安装说明（及pytorch版本对应）

Godxiaozhu的博客

08-07

7728

首先要说明的是mmcv-full这个包。在，mmcv分mmcv和mmcvfull，当时的mmcv是cpu版本，而。但是到后，，而mmcv是GPU版本。

mmcv环境安装

最新发布

2401_86224075的博客

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mmcv环境安装

安装mmcv-full

qq_44635614的博客

04-27

7753

mmcv-full 包含了 mmcv 的所有组件，有时候安装mmcv会报No module named ‘mmcv._ext，这个时候安装mmcv-full即可！安装之前，需要去官网查一下对应cuda的版本和torch版本对应的mmcv对应的版本，否则会导致不兼容等问题。1、先打开Anaconda Prompt (默认已经安装anaconda)2、激活安装路径（conda activate 环境路径的名字）进入官网，选择版本，可查看可以安装的mmcv的版本。然后把这里的mmcv改为mmcv-full。

MMCV相关问题

qq_44419614的博客

02-26

1099

解决办法：mim install “mmcv-full<2.0.0” -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。问题1：cannot import name ‘Config’ from ‘mmcv’问题2：No module named ‘mmcv._ext’解决办法：安装mmcv-full。问题原因：mmcv版本过高。

安装mmcv-full（包括安装torch以及mmcv的离线安装方式）

AI研习星球

01-30

3万+

在安装torch的时候，可以根据自身电脑是否有显卡，可以选择安装CPU版本还是GPU版本。mmcv-full也是同理。在安装mmcv-full中通常需要安装torch+mmcv-full。安装torch和torchvision时，两个包都有版本对应关系。以上表格表明存在该版本mmcv-full包。在选择下载的时候，可根据自己的需要来选择。不管是cpu的还是gpu的都在。

安装mmcv

huachenyuyu1的博客

04-27

306

这个网页中可以选择win,linux,macos。

mmcv安装

weixin_40970506的博客

03-29

4540

由于之前conda下的mmcv被我不小心整坏了，尝试 pip install mmcv-full==1.2.6 安装，会报nvidia-cuda路径不存在的问题，因为我本机确实没用进行cuda的安装，是在镜像里面配置的cuda；解决方式是采用mmcv网站上的安装方式： pip install mmcv-full==1.2.6 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html ...

mmcv的安装

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mmcv的安装

windows下mmcv-full1.3.4源码编译安装

weixin_43294393的博客

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5942

win10_build_MMCV-full_from_source前言windows源码编译python基础环境vc++设置cuda编译MMCV 本文所有内容搬运自http://allophane.com/index.php/2021/05/26/win10_build_mmcv-full_from_source/ 如果转载请联系作者前言 MMCV 是一个面向计算机视觉的基础库，它支持了很多开源项目，提供了众多功能，并且MMCV 有两个版本： |-— mmcv-full: 完整版，包含所有的特性以及丰富

MMCV安装

胭脂草的ABC博客

10-15

1万+

我的电脑cuda版本为11.1，torch版本为1.9.1，对应修改网址里的版本就行，因为没有11.2版本的我就下载了11.1的。我安装的是mmcv1.4.7的版本，对应的python为3.7、windows系统。如果电脑还没有配置cuda环境可以看下原来发布的文章。我下载到了D盘下的mmlab文件夹。

【MMCV】MMCV安装与踩坑

qq_34425255的博客

05-06

2211

想找一下get_dist_info, init_dist, set_random_seed三个函数的官方文档具体的参数和用法介绍。发现mmcv官方中文文档当中runner里面找不到init_dist。于是去mmcv-full里面试试找找。

【mmcv安装使用】

天风的人工智能博客

05-24

5921

MMLab是香港中文大学深圳研究院的一个计算机视觉和深度学习研究团队，由教授陈嘉杰（Jiajie Chen）领导。该团队成立于2017年，致力于图像识别、目标检测、语义分割、人脸识别等领域的研究。MMLab开发了许多开源的深度学习工具包和算法，如PyTorch中的Detectron2、mmdetection、mmcv等，这些工具包和算法在学术界和工业界都有广泛的应用。MMLab的研究成果在计算机视觉领域享有很高的声誉，团队成员也经常在国际计算机视觉顶级会议上发表论文和做报告。

MMCV与MMDetection安装指南

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m0_62919535的博客

08-31

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MMCV是一个开源的计算机视觉库,广泛用于基于Pytorch的深度学习项目中。本教程主要介绍MMCV的安装方法。首先需要确认已安装Pytorch,CUDA及驱动版本。然后pip安装mmcv或从源码编译安装。需要注意 PyTorch、CUDA和MMCV版本匹配问题。安装验证可以import mmcv测试是否成功。常见问题包括CUDA版本不匹配、编译错误等。可检查环境变量设置，删除后重新编译安装。

mmcv安装问题

03-08

### 解决 mmcv 安装问题当尝试安装特定版本的 `mmcv` 时遇到困难，可以考虑以下几种方法来解决问题。对于想要安装具体版本如 `mmcv==1.4.0` 的情况，如果直接通过 `pip install mmcv==1.4.0` 遇到失败，则可能是因为该版本不兼容当前环境配置或者网络原因无法下载所需文件。此时推荐先确认 Python 和 PyTorch 的版本是否匹配目标 `mmcv` 版本的要求[^1]。另外一种方式是使用 `mmcv-full` 进行安装，这通常包含了更多的功能模块，并且提供了更广泛的硬件支持选项。要指定安装某个特定版本的 `mmcv-full` 可以执行命令如下： ```bash pip install mmcv-full==1.4.0 ``` 需要注意的是，在某些情况下，即使指定了版本号也可能因为预编译二进制包不存在而失败。这时应该访问 [Mimvision](https://github.com/open-mmlab/mmcv) GitHub 页面查看是否有对应版本的支持说明或手动构建指南[^2]。针对 CUDA 和 Torch 不同组合下的最佳实践，建议遵循官方给出的最佳搭配范围。例如对于 CUDA 11.7 和 PyTorch 1.13 来说，保持 `mmcv` 版本处于 2.0.0 至 2.1.x 范围内可能是较为稳妥的选择[^4]。若仍然存在导入错误等问题，比如 `ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS` ，则需排查是否存在库冲突或是动态链接器路径设置不当的情况。可以通过调整 LD_LIBRARY_PATH 或者重新安装依赖项的方式来尝试修复此类问题[^3]。 #### 示例代码片段展示如何验证已正确安装并可用： ```python import mmcv print(f'MMCV version {mmcv.__version__}') ```