介紹
MMCV 有兩個主要版本，mmcv 和 mmcv-lite。
mmcv 是全面版本，包含所有的特性以及豐富的開箱即用的 CUDA 算子，但構建時間較長；mmcvlite 是精簡版，不包含 CUDA 算子，但擁有其他所有功能，適用于不需要 CUDA 算子的場景，類似于 MMCV 早期版本（mmcv < 1.0.0）。
MMCV 支持 OpenMMLab 下的眾多計算機視覺相關的開源項目，如 mmdetection（目標檢測工具箱和基準）、mmsegmentation（語義分割工具箱和基準）、mmpose（姿態估計工具箱和基準）、mmaction2（動作理解工具箱和基準）、mmclassification（圖像分類工具箱和基準）等。
一、構建 mmcv
在安裝 mmcv 之前，請確保 PyTorch 已按照?PyTorch 官方安裝指南成功安裝。這可以使用以下命令進行驗證
python -c 'import torch;print(torch.__version__)'如果輸出版本信息，則安裝 PyTorch。
注意
如果您想使用 代替 ， 例如，在最小的容器環境中或沒有 GUI 的服務器中， 您可以在安裝 MMCV 之前先安裝它，以跳過安裝。opencv-python-headlessopencv-pythonopencv-python
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克隆存儲庫
git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git cd mmcv注意
目前最新的MMSegmentation 需要 MMCV >=2.0.0rc4 但 <2.2.0，推薦安裝?MMCV 2.1.0 而不是最新的?2.2.0 版本，舊版本的?MMCV?從 MMCV 官網的 releases 中下載，也可以從下面的鏈接直接下載。
MMCV 2.1.0
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安裝并加快編譯速度
ninjapsutilpip install -r requirements/optional.txt -
檢查 nvcc 版本（需要 9.2+，如果沒有可用的 GPU，請跳過。）
nvcc --version如果上面命令輸出以下消息，則表示nvcc設置正常，否則需要設置CUDA_HOME。
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation Built on Mon_Nov_30_19:08:53_PST_2020 Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.67 Build cuda_11.2.r11.2/compiler.29373293_0 -
檢查 gcc 版本（需要 5.4+）
gcc --version -
開始構建（需要 10+ 分鐘）
pip install -e . -v -
驗證安裝
python .dev_scripts/check_installation.py如果上述命令未報告錯誤，則安裝成功。
二、構建 mmcv-lite（可選）
如果您需要使用 PyTorch 相關模塊，請參考?PyTorch 官方安裝指南，確保 PyTorch 已成功安裝到您的環境中。
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克隆存儲庫
git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git cd mmcv -
開始構建
MMCV_WITH_OPS=0 pip install -e . -v -
驗證安裝
python -c 'import mmcv;print(mmcv.__version__)'如有其他疑問可以訪問MMCV官網進行查詢
https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/build.html#
https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/build.html#
 與本地化 (l10n) 完整指南)
