1. Toy模板网首页
  2. > Toy博客

MMCV+pytorch1.10+cu11.x离线安装踩坑记录

7月前 作者：王小燊oom 分类：Toy博客 阅读(40) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了MMCV+pytorch1.10+cu11.x离线安装踩坑记录。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

环境配置

cuda11.4(cuda11.x)
ubuntu20.04
python3.7/python3.8

mmcv/mmdet/mmpose/mmengine 依赖的其他wheel包对python版本有要求，安装过程中请注意！

1. pytorch1.10.x 安装

  • 在官网找到和cuda版本对应的pytorch版本 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
  • 如果需要其他版本可以直接到下载目录查找http://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
  • 我使用的是

torch1.10.2+torchaudio-0.10.2+torchvision-0.11.3

2. MMCV 安装

前提：安装好对应版本的pytorch（1.10.x兼容1.10.0）

  • 官方安装指导 https://mmcv.readthedocs.io/en/2.x/get_started/installation.html
  • 我是用pip直接安装mmcv2.0.0rc4,离线wheel包下载链接:
    https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.10/index.html

3. MMPose相关安装、配置

mmdet、mmpose、mmengine在pypi仓库可以找到对应python版本的包，直接下载安装。

4. 问题记录

1. AssertionError: MMCV==1.7.1 is used but incompatible. Please install mmcv>=2.0.0rc4, <=2.1.0.

方案：卸载mmcv-full、mmcv，重新安装mmcv2.0.0rc4
如果仍然报错，可能是pytorch版本不对，参照第一节重新安装pytorch

2. NameError: name ‘init_detector’ is not defined

方案：参照第一节重新安装pytorch，如果问题没有解决再参照第二节重新安装mmcv

5. 其他

rtmpose github官网
mmpose github官网文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-680076.html

到了这里，关于MMCV+pytorch1.10+cu11.x离线安装踩坑记录的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：
领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Pytorch3D Linux环境下安装（踩坑）记录

    Pytorch3D Linux环境下安装（踩坑）记录 文章目录 前言 一、准备工作 二、极简安装（Installing prebuilt binaries） 1.创建环境 2.安装Pytorch 3.安装两个核心库 4.（非必要）Tests/Linting and Demos 相关 5.安装Pytorch3D 三、手动安装（Building from source） 1.创建环境 2.安装Pytorch 3.安装两个核心库（

    2024年02月13日
    浏览(30)
  • Win10使用Anaconda搭建Pytorch1.6.0（CPU指定版本）虚拟环境

    Win10使用Anaconda搭建Pytorch1.6.0（CPU指定版本）虚拟环境

    近期在阅读一篇关于跨域推荐中用户冷启动问题的论文《Cross-Domain Recommendation to Cold-Start Users via Variational Information Bottleneck》。 在死磕文章算法的时候发现自己属于“懂-不懂-懂-不懂…”的无限循环中，突发奇想“是否可以通过代码辅助理解文章算法？”于是开始琢磨起了论

    2024年02月04日
    浏览(45)
  • Python&aconda系列：GPU深度学习环境搭建：Win11+CUDA 11.7+Pytorch1.12.1+Anaconda以及对应版本

    Python&aconda系列：GPU深度学习环境搭建：Win11+CUDA 11.7+Pytorch1.12.1+Anaconda以及对应版本

    官方推荐的cuda版本为10.2和11.3，这两种 cuda 支持大多数的 pytorch 版本。 以下是Pytorch和CUDA对应的版本 CUDA 环境 PyTorch 版本 9.2 0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.0 1.2.0、1.1.0、1.0.0(1) 10.1 1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.2 1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0、1.9.0、1.10.0、1.

    2024年02月02日
    浏览(59)
  • PVN3D——WIN10 PyTorch1.8 Linemod-render最全复现

    PVN3D——WIN10 PyTorch1.8 Linemod-render最全复现

    目录 前言 一、资源下载 二、环境配置 提示 pytorch版本设置的原因 需要安装系统cuda！！ win10 conda基本环境配置 python-pcl配置 pointnet2_ops配置 Ubuntu20.04 三、融合数据生成 四、模型训练 源码微调 训练开始 总结 研究6d位姿估计，复现经典代表性论文pvn3d，因实验需求，在win10和

    2024年02月02日
    浏览(30)
  • 安装mmcv及GPU版本的pytorch及torchvision

    安装mmcv及GPU版本的pytorch及torchvision

    注意：以上适用cuda11.1版本 如果想离线安装，就看这篇文章 看这篇文章 对我的代码来说，直接装这个，注意要在anaconda powershell prompt里面装

    2024年02月07日
    浏览(32)
  • 踩雷日记：Pytorch mmcv-full简易安装

    踩雷日记：Pytorch mmcv-full简易安装

    提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 目录 文章目录 前言 一、如何查看自己的pytorch和cuda版本？ 二、安装mmcv-full 1.进入MMCV官网 总结        因为mmcv-full版本与pytorch和cuda版本不匹配，导致mmcv-full安装失败。        首先打开Anaconda3，进入

    2024年01月23日
    浏览(26)

  • 基于Ascend910+PyTorch1.11.0+CANN6.3.RC2的YoloV5训练推理一体化解决方案

    昇腾Pytorch镜像：https://ascendhub.huawei.com/#/detail/ascend-pytorch 代码仓：git clone https://gitee.com/ascend/modelzoo-GPL.git coco测试验证集：wget https://bj-aicc.obs.cn-north-309.mtgascendic.cn/dataset/coco2017/coco.zip coco训练集(放images下）：wget https://bj-aicc.obs.cn-north-309.mtgascendic.cn/dataset/coco2017/train2017.zip 部分

    2024年02月07日
    浏览(40)
  • 关于安装pytorch1.0.0版本（果然还是要手动自己去找啊。。。一遍成！！保真）

    关于安装pytorch1.0.0版本（果然还是要手动自己去找啊。。。一遍成！！保真）

    首先 第一步就是不要跑到官网里边去按照官网给的提示去下载！！不要不要不要！也不要去什么用清华镜像源啥的，因为根本找不到，很折腾！ 直接在这个网站download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html里边找你想要下载的torch1.0.0版本以及torchvision(如果要装cudatoolkit 10.2版的torch，

    2024年02月05日
    浏览(35)
  • pytorch的安装（CUDA10.2+cuDNN8.3.3+torch1.10+​torchvision​0.11.1+python3.9）

    pytorch的安装（CUDA10.2+cuDNN8.3.3+torch1.10+​torchvision​0.11.1+python3.9）

    （已存网盘和硬盘，文件夹含三个文件） 本文基本逻辑是： 一、先根据电脑硬件的条件获取本身CUDA版本，据此以及表格比较得出cuDNN、torch、torchvision、python版本。 二、在 NVIDIA 官网下载CUDA和cuDNN，获取torch的下载链接，网页提供python3.9的下载链接 三、安装CUDA后，把cuDNN这个

    2024年01月17日
    浏览(71)
  • windows10系统PYthon深度学习环境安装（Anaconda3、PYthon3.10、CUDA11.6、CUDDN10、pytorch、tensorflow，Pycharm）

    windows10系统PYthon深度学习环境安装（Anaconda3、PYthon3.10、CUDA11.6、CUDDN10、pytorch、tensorflow，Pycharm）

    一、 總體说明 1、說明：總體採用https://blog.csdn.net/zhizhuxy999/article/details/90442600方法，部分步驟由於版本變化，進行了調整。 2、基本概念 编程语言/编译器：Python。Python的特点是“用最少的代码干最多的事”。Python 2即在2020年停止更新，所以现在学习Python 3是最好的选择。 P

    2023年04月18日
    浏览(52)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包，优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包