这通常可以避免编译错误。 检查编译环境: 如果问题仍然存在,可能是由于你的编译环境有问题。你可以尝试在一个干净的环境中重新安装MMCV,例如使用Docker或虚拟机。 四、总结 ‘Failed building wheel for mmcv-full’错误通常是由于Python版本不兼容、缺少依赖项或编译环境问题导致的。通过检查Python版本、安装依赖项、更新...
如果您尝试了以上方法仍然无法安装成功,可能是因为您的环境中缺少一些必要的编译文件。这时,您可以尝试...
这个库安装会有点慢,大概要20分钟到40分钟不等,我们会给mmcv社区提交对应的issue,希望安装能够快一些 这个库安装会有点慢,大概要20分钟到40分钟不等,我们会给mmcv社区提交对应的issue,希望安装能够快一些 他官方:https://mmcv.readthedocs.io/zh_CN/1.x/get_started/installation.html#mmcv-full 最高只支持t...
可能您用命令安装时候将mmcv-full打成了mmcv,用您发的这里安装mmcv-full离线安装试一下。https://down...
mmcv-full 安装 1、在线安装报错,使用离线安装方式,从下面下载离线包,直接pip install即可 https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html 2、安装完会出现cv2包异常 解决办法是apt-get install -y python3-opencv __EOF__
按照官方文档安装,python是3.7.10,pytorch是1.8.1,按照MMCV兼容的Pytorch和CUDA版本安装,出现failed to build mmcv-full的问题。最后去查看whl对应的版本后,发现要下载的mmcv-1.1.5以及对应的cuda10.1,python=3.7的whl只有对应的torch版本是1.6.0。遂安装pytorch1.6.0版本,再安装mmcv-full成功。
4.2 安装 cuDNN 点击https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive进入官网 选择对应的 cuDNN 版本 下载完成后解压 将里面的文件拷贝到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1 5.安装mmcv-full 创建conda 环境 conda create --name mmcv python=3.7 # 3.6, 3.7, 3.8 should work too...
但是因为conda下载太慢,经常会断,而且我这里遇到了点问题,不知道是不是镜像源配置问题(解决:当时把整个虚拟环境删掉,重新建了),所以可以采用wget方式安装,这里不赘述. 安装mmcv-full 这里我执行了 pip install mmcv-full==1.4.2 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.10.0/index.html ...
安装方式一:不编译 OPs 模块 从菜单打开Anaconda命令框,输入以下命令: condaactivatemmcv# 激活环境cdmmcv# 改变路径$env:MMCV_WITH_OPS=0pythonsetup.pybuild_ext# 如果成功, cl 将会自动弹出来编译 flow_warppythonsetup.pydevelop# 安装piplist# 检查是否安装成功 ...