Windows编译MMCV源码_windows下的mmcv如何编译可选算子

 l从源码编译 MMCV — mmcv 1.3.18 文档

首先需要安装如下依赖项：

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1、通过sourcetree克隆源码，便于查看学习与版本切换。sourcetree基础教程可以参考如下链接：

(24条消息) soucetree版本控制_L_Cooper的博客-CSDN博客

2、克隆源码后，在cmd中cd至mmcv源码路径，并输入conda activate （pytorch环境名）激活环境。

3、在命令行中输入如下代码段安装依赖包。

pip3 install -r requirements.txt

4、编译与安装MMCV FULL版本。

（1）设置环境变量

将如下路径添加至path。复制如下路径，打开“编辑系统环境变量”。

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.27.29110\bin\Hostx86\x64

        

 添加成功后，在cmd中输入cl。若出现下述语句说明添加成功。

 （2）检查CUDA_PATH。

查看系统变量中CUDA_PATH、CUDA_PATH_V10_2是否正常。

 如果没有，按照下述方式新建系统变量。即cd到mmcv路径下，输入下述命令。

 $env:CUDA_HOME = "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2"
# 或者
$env:CUDA_HOME = $env:CUDA_PATH_V10_2  # CUDA_PATH_V10_2 已经在环境变量中

 （3）设置CUDA的目标架构

根据显卡性能设置，可以参考CUDA GPUs | NVIDIA Developer

$env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.1" # 支持 GTX 1080
# 或者用所有支持的版本，但可能会变得很慢
$env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST="3.5 3.7 5.0 5.2 6.0 6.1 7.0 7.5"

（4）确认已激活环境并cd到mmcv路径，在命令行中输入

python setup.py build_ext  # 如果成功, cl 将被启动用于编译算子
python setup.py develop # 安装
pip list # 检查是否安装成功