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([[...
按照记录的环境逐步搭建,这是我安装mmcv时的环境,可以根据个人情况酌情调整,注意各个环境之间的版本依赖 Python 3.8.5 安装Anaconda3-2020.11 可以得到配套的 python 3.8.5 其他版本也可以,建议 3.7 以上 python 显卡驱动 可以参考之前的链接 我们的目标是安装CUDA 11.1 根据官网CUDA版本与驱动版本的关系表 我们需要在...
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)。 博主亲测VS2022由于MSVC工具版本太新无法顺利编译。 四、mmcv-full 可以参考文章最后的文章步骤,这里不再赘述。此外,注意mmcv的版本问题(点击链接可以查看),要使用GPU,CUDA版本一定要有支持的mmcv版本。
记录Windows10下安装mmpose以及编译mmcv-full 因为实验室的服务器老出问题(停电、清理内存啥的),故尝试在Windows环境下安装mmpose环境。 而其中最容易出现问题的就是mmcv-full库的安装。我主要参考了官方文档、一个大佬详细的博客后,基本就能配好mmpose,其中出问题的地方主要是编译mmcv。所以特别记录一下。
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 ...