配置mmcv_mmcv -full

1.下载vs2019

 

Visual Studio 2019 版本 16.11 发行说明 | Microsoft Learn

2.修改环境配置 

3.载mmcv-full安装压缩包

下载地址：GitHub - open-mmlab/mmcv: OpenMMLab Computer Vision Foundation

①解压压缩包，并在Anaconda Powershell Prompt下进入mmcv虚拟环境，并切换路径至解压的文件夹。

②安装第三方依赖库 

四条指令（下面截图不大对）

conda activate torch  (激活环境 环境名：pytorch)

F: (切换下载盘 )

cd F:\Users\hp\PycharmProjects\project\SegFormer-master\mmcv-1.2.7  （进到文件夹里）
pip install -r .\requirements.txt

 ①确保环境变量正确，在终端中输入以下代码

ls env:

目的：确保CUDA_PATH和CUDA_HOME的路径为Cuda10.2版本。可通过以下代码修改CUDA_HOME的路径与CUDA_PATH相同，也可以一开始就通过在高级系统设置中修改系统变量得到。 

$env:CUDA_HOME = "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2"
# OR
$env:CUDA_HOME = $env:CUDA_PATH_V10_2 # if CUDA_PATH_V10_2 is in envs:

查看算力（好像没用）

CUDA GPUs - Compute Capability | NVIDIA DeveloperCUDA GPUs - Compute Capability | NVIDIA Developer

左侧台式机、右侧笔记本 --- 卡的算力  输入一次回车一次

②修改CUDA参数，避免CUDA跑炸，代码如下

$env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6"  根据自己显卡算例设置。nvidia 官网可查
$env:MMCV_WITH_OPS = 1
$env:MAX_JOBS = 8  一般电脑核数

注：由于本人的显卡是RTX3050，理论上是支持8.6的。但因为我安装的Cuda版本是10.2，其不支持8.6的计算能力，所以这里依然设置为6.1的计算能力，因为一直不成功。

注：MAX_JOBS的参数大小需要根据自己电脑的CPU设置，比如本人电脑的CPU是11代i7，其为八核十六线程，所以MAX_JOBS的参数为8。（可通过下图所示的任务管理器查看内核大小）

# build
python setup.py build_ext 
# install
python setup.py develop
# check
pip list

 

 

 注2：在执行代码 python setup.py build_ext 的过程中，容易出现一个错误：（RuntimeError: Error compiling objects for extension）具体错误是（unsupported Microsoft Visual Studio version! Only the versions between 2015 and 2019 (inclusive) are supported!） ，其原因就是我上文提到的MSVC的版本过高，建议使用2019低版本的MSVC，另一个解决方法可参照链接的回答，更改Cuda路径的host_config.h即可（改大数值，比如本人修改为2330）