浅谈配置MMCV环境,解决报错,版本不匹配问题

2025-04-09 16:50

本文主要是介绍浅谈配置MMCV环境,解决报错,版本不匹配问题,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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配置MMCV环境,解决报错,版本不匹配

在colab上配置MMCV环http://www.chinasem.cn境时,遇到无法下载mmcv包,以及遇到torch和mmcv不匹配。

错误示例

刚开始下载的是:

浅谈配置MMCV环境,解决报错,版本不匹配问题

后来发现根本不行,并且提示是一定要版本高于2.0.0才可以。www.chinasem.cn

浅谈配置MMCV环境,解决报错,版本不匹配问题

使用这个下载mmcv根本不行。

会出现一直卡在collect mmcv-full的情况:

浅谈配置MMCV环境,解决报错,版本不匹配问题

后来查阅了官方文档,选择直接用源码下载。(版本问题,真的太痛苦了!!!)

正确示例

GET STARTED — MMDetection 3.0.China编程0 documenjstation

附上链接,以免过段时间又更新。

下面是我成功下载的代码(mmcv就是mmcv-full,只是重命名了)。

!pip3 install openmim
!mim install mmengine
!mim install mmcv>=2.0.0

然后是下载mmdet的:

!git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
%cd mmdetection
!pip install -e .

下载好之后可以用下面的代码来check:

# Check Pytorch installatpythonion
import torch, torchvision
print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())

# Check MMDetection installation
import mmdet
print(mmdet.__version__)

# Check mmcv installation
from mmcv.ops import get_compiling_cuda_version, get_compiler_version
print(get_compiling_cuda_version())
print(get_compiler_version())

如果成功的话应该跳出来是:

浅谈配置MMCV环境,解决报错,版本不匹配问题

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持China编程(www.chinasem.cn)。

这篇关于浅谈配置MMCV环境,解决报错,版本不匹配问题的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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