在Windows上安装mmcv-full可以通过多种方式进行,以下是一些详细的步骤和注意事项: 1. 确认系统环境 Python版本:确保已安装Python 3.6及以上版本,并且已正确配置环境变量。 pip版本:确保pip是最新的,可以通过运行pip install --upgrade pip来更新pip。 2. 创建虚拟环境(可选) 为了避免依赖冲突,建议创建一个新的虚拟...
$env:MMCV_WITH_OPS = 1 $env:MAX_JOBS = 8 # 根据你可用CPU以及内存量进行设置 重复之前的安装步骤 conda activate mmcv # 激活环境 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 pip list # 检查是否安装成功 安装方式...
编译完成后查看 ./mmcv/_ext.cp38-win_amd64.pyd 是否存在,如果存在则编译成功 测试是否安装成功 运行以下代码,没有报错则安装成功 importnumpyasnpimporttorchfrommmcv.opsimportbox_iou_rotateddefcheck_installation():"""Check whether mmcv-full has been installed successfully."""np_boxes1=np.asarray([[...
之前记录过mmcv-full 1.2.7 在Win 10 下的安装记录,当时的环境版本太低,现在需要升级,重新安装了mmcv-full 1.3.6,本文记录安装过程。 环境记录 Win 10 专业版 Python3.8.5 (Anaconda3-2020.11) 显卡型号 GTX 1660 显卡驱动 461.92 CUDA 11.1 cuDNN 8.0.4 PyTorch 1.8.1 + cu11.1 torchvision 0.9.1 + cu...
安装完成后,使用nvcc -V查看cuda是否安装成功。 二、Pytorch、Torch 安装对应CUDA版本的pytorch,在这里找到对应的安装命令,使用命令行安装即可。 三、Visual Studio 为了在Windows上安装mmcv,需要VS里的MSVC工具cl.exe,建议安装Visual Studio Community 2019(2017也可以)。
在windows上编译mmcv-full时报错。 RuntimeError: Error compiling objectsforextension 一开始以为是torch没装好,重下pytorch无果后。猜测是pytorch版本过高。 于是第二次编译的环境: python=3.8 pytorch=1.10 torchvision=0.11.1 cuda=11.3 编译成功通过,后面按照正常步骤走就不会报错。
使用以下命令进行安装: conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 3. 安装mmcv-full mmcv是mm系列的底层支持库,包括安装mmclassification、mmsegmentation等都会使用到mmcv。这里我们安装完整的版本mmcv-full,因为它包含了大量的算子,对于GPU环境更为友好。使用以下命令进行安装: pip install ...
开始安装mmcv-full 配置文件中只有"mmcv-full": "1.1.5+torch1.6.0+cu101"，因此需要自己创建适配pytorch 1.7.1的mmcv-full。通过搜索找到mmcv-full的项目地址，找到对应版本1.1.5的安装指令，但安装过程中遇到了错误，提示未找到cl编译器。在Visual Studio 2019中找到Visual C++的编译器，将其...
MMCV有两个版本: mmcv-full:全面,具有完整的功能和各种开箱即用的 CUDA操作。建造需要更长的时间。 mmcv:精简版,没有 CUDA 操作,但具有所有其他功能,类似于 mmcv<1.0.0。当您不需要那些 CUDA 操作时,它很有用。 安装 Linux 下pip安装 MMCV的版本需要和PyTorch以及cuda的版本匹配才行 ...