- https://github.com/open-mmlab/mmcv
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简介
- 是OpenMMLab家自己开发的模块、包，其他框架的运行，例如MMDetection 的运行是依赖于这个库的
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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，例如：
- MMClassification: OpenMMLab 图像分类工具箱
- MMDetection: OpenMMLab 目标检测工具箱
- MMDetection3D: OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台
- MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱
- MMAction2: OpenMMLab 新一代视频理解工具箱
- MMTracking: OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
- MMPose: OpenMMLab 姿态估计工具箱
- MMEditing: OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
- MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
- MMGeneration: OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱
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MMCV 提供了如下众多功能：
- 通用的 IO 接口
- 图像和视频处理
- 图像和标注结果可视化
- 常用小工具（进度条，计时器等）
- 基于 PyTorch 的通用训练框架
- 多种 CNN 网络结构
- 高质量实现的常见 CUDA 算子
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版本
- 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。
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安装
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Linux 下pip安装
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MMCV的版本需要和PyTorch以及cuda的版本匹配才行
- https://github.com/open-mmlab/mmcv#installation
- 不是每一个cuda和PyTorch版本，MMCV都是支持的，只是支持其中的一部分
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这里我喜欢安装最新版的
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- pip install mmcv-full==1.3.16 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.8.0/index.html
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MMCV的版本需要和PyTorch以及cuda的版本匹配才行
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Windows下源码安装
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B站教程
- Win10配置MMSegmentation并训练自己数据集_哔哩哔哩_bilibili
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下载代码
- 这个check out是选择自己的版本
- git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git cd mmcv git checkout v1.3.13 pip install -r requirements.txt
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编译
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修改visual studio中的配置文件
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用Everything找到2019的x86和x61下面的cl.exe
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- 自己的路径是
- C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Enterprise\VC\Tools\MSVC\14.20.27508\bin\Hostx86\x64
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用Everything找到2019的x86和x61下面的cl.exe
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修改环境变量
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然后将上面这个路径添加到自己系统的环境变量中，并且将路径上移到最顶层
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同时将CUDA_PATH 里面cuda的版本设置为10.2
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- 在命令行中输入set Path=C可以让环境变量的修改立马生效
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保存之后重新打开命令行
- 输入cl，若是显示出了19的编译器，那么就证明没有问题了
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然后将上面这个路径添加到自己系统的环境变量中，并且将路径上移到最顶层
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使用Anaconda的powershell进行编译
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这个一定是用使用Anaconda的powershell进行安装的，使用其他命令行是会报错的
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- 其他的非powershell会报下面的错误
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- 而Anaconda下面输入对应的命令则不会报这个错误
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切换环境
- 单独一个activate不好使，前面必须加一个conda
- conda activate MMDetection
- pip install -r requirements.txt 安装MMCV需要的包
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根据显卡算力不同设置对应的参数
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查看英伟达显卡算力
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- 这里可以看到，我们的RTX2060的显卡算力是7.5的
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设置对应的参数
- $env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5"
- $env:MMCV_WITH_OPS = 1
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$env:MAX_JOBS = 8
- # 根据你可用CPU以及内存量进行设置
- 电脑一般的话，默认为4，若是电脑配置比较高的话，可以设置为8，其他数字就不确定了，一句话，4是肯定没有问题的，其他的值自行试验
- 这里需要强调一点儿，就是必须用Anaconda 的powershell才行，否则会报文件名、目录名或卷标语法不正确。
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查看英伟达显卡算力
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将上述参数输入到命令行中
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这个一定是用使用Anaconda的powershell进行安装的，使用其他命令行是会报错的
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进行编译安装
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python setup.py build_ext
- python setup.py build_ext
- 会显示下面的界面，有一个过程，这个才算在编译，若是一闪而过的话，那么大概率是出问题了
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- 编译完成后的界面长下面这样
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python setup.py develop
- python setup.py develop
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- 完成后长下面这样
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python setup.py build_ext
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编译报错的解决办法
- mmcv在windows上的安装踩坑记 - 知乎
- 其实我没有安装他的这个方法来做，而是直接使用了命令行来做，一下子就好了，也没有报错，但是后续还是有很多坑，所以最好是按照人家的这个做法来进行修改编译
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修改visual studio中的配置文件
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官方教程
- https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/build.html
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B站教程
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Linux 下pip安装
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注意事项
- 注意：不要在同一个环境下安装两个版本，否则可能会遇到类似ModuleNotFoundError. 您需要先卸载一个，然后再安装另一个。Installing the full version is highly recommended if CUDA is available.
- windows端安装的时候，不能使用pip直接安装，需要使用源码安装
- 注意：MMCV 需要 Python3.6++。
- 编译的时候不能使用CMD进行编译，必须使用powershell进行编译才行
- cuda就用10.2 PyTorch就用1.8，这个是一定可以配置成功的，其他的版本没试过，不做保证，可能会有各种各样的坑，如果愿意的话，可以自行尝试
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报错
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ERROR: Failed building wheel for mmcv-full
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- ERROR: Command errored out with exit status 1
- 安装过程中报错，原因是没有C++环境！
- windows端安装的时候，不能使用pip直接安装，需要使用源码安装
- 其实我没有安装他的这个方法来做，而是直接使用了命令行来做，一下子就好了，也没有报错，但是后续还是有很多坑，所以最好是按照人家的这个做法来进行修改编译
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ERROR: Failed building wheel for mmcv-full
Windows10下面安装MMCV全过程图文详解
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