Windows10下面安装MMCV全过程图文详解

本文主要是介绍Windows10下面安装MMCV全过程图文详解，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！

https://github.com/open-mmlab/mmcv
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
- 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
- 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
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。
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
    - 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
    - 这里我喜欢安装最新版的
    - pip install mmcv-full==1.3.16 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.8.0/index.html
- Windows下源码安装
  - B站教程
    - Win10配置MMSegmentation并训练自己数据集_哔哩哔哩_bilibili
    - 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
    - 编译
      - 修改visual studio中的配置文件
        
        用Everything找到2019的x86和x61下面的cl.exe
        
        自己的路径是
        
        C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Enterprise\VC\Tools\MSVC\14.20.27508\bin\Hostx86\x64
      - 修改环境变量
        
        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
        
        同时将CUDA_PATH 里面cuda的版本设置为10.2
        
        在命令行中输入set Path=C可以让环境变量的修改立马生效
        
        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
      - 使用Anaconda的powershell进行编译
        
        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
        
        其他的非powershell会报下面的错误
        
        而Anaconda下面输入对应的命令则不会报这个错误
        
        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
        
        根据显卡算力不同设置对应的参数
        
        查看英伟达显卡算力
        
        这里可以看到，我们的RTX2060的显卡算力是7.5的
        
        设置对应的参数
        
        $env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5"
        
        $env:MMCV_WITH_OPS = 1
        
        $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。
        
        将上述参数输入到命令行中
      - 进行编译安装
        
        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
        
        编译完成后的界面长下面这样
        
        python setup.py develop
        
        python setup.py develop
        
        完成后长下面这样
      - 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
  - 官方教程
    - https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/build.html
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
报错
- ERROR: Failed building wheel for mmcv-full
  - 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