前言MMCV 是 OpenMMLab 项目专为计算机视觉(CV)研究打造的基础库。其为上层众多算法框架如目标检测 MMDetection、姿态估计的 MMPose 等提供了统一的底层支持。针对不同的硬件环境MMCV 的安装方式有所不同。注意若项目没有明确提及MMCV的安装版本建议优先选择 2.1.0 版本1、30、40系显卡可直接通过官方的预编译包进行安装安装命令参考官方文档Installation — mmcv 2.2.0 文档在终端使用生成的命令安装 MMCV2、50系显卡说明由于50系显卡架构发生了变化不支持过旧版本的 torch 和 CUDA对于50系显卡建议 torch2.8CUDA12.8。这个版本对应关系会导致没有合适的 MMCV 官方预编译包只能通过源码编译安装。Windows系统1下载 MMCV 源码并解压至某一目录下mmcv源码下载Releases · open-mmlab/mmcv在未强制要求版本的情况下优先选择 2.1.0 版本源码下载完成后将其解压至某一目录下如D:\LR_Data\install\mmcv-2.1.02安装visual studio 2019/2022创建c语言编译环境注意visual studio 不要安装 2022 以上版本过高版本很可能会导致 mmcv 的编译失败3电脑底方导航栏搜索打开 vs2019/2022 终端x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019/2022然后依次输入以下命令在虚拟环境下编译安装 mmcvactivate 环境名 set CUDA_HOME你的CUDA安装地址 cd 已经解压的mmcv目录下 set MMCV_WITH_OPS1 pip install -r requirements/optional.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python setup.py develop -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 编译命令 如 activate mmseg set CUDA_HOMEC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8 cd D:\LR_Data\install\mmcv-2.1.0 set MMCV_WITH_OPS1 pip install -r requirements/optional.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python setup.py develop -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple编译时长随电脑性能而定10-30分钟不等编译过程中可能会出现报错如1. setuptools版本过低或过高【建议调整 setuptools79.0.1】2. 编译过程中某包的下载连接不上如 contourpy此时使用如下命令下载其预编译包到此环境下再使用编译命令即可这样就可绕过该缺失包的源码编译过程pip install --only-binary contourpy contourpy编译完成后若显示如下则表示 mmcv 编译安装成功Linux系统1与 Windows 系统第一步相同先下载 MMCV 源码并解压至某一目录下2打开终端输入如下命令# 将下载的mmcv解压至某一目录下(建议统一放到一个资源目录下) cd mmcv-2.1.0 # cd到 mmcv 的解压目录下 pip install -r requirements/optional.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gcc --version # 检查编译器版本需要 gcc5.4 export MMCV_WITH_OPS1 # 编译包含CUDA算子的完整版本 # 上述命令运行完后正式编译安装安装命令有两种任意选择(本人第二种成功) (1)pip install -v -e . # -v 参数会在编译发生错误时提供详细日志 (2)python setup.py develop -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 老版编译命令目前可使用在 Linux系统中编译安装 mmcv 可能会遇到与 Windows 系统相同的报错采用类似的解决办法即可注意若编译过程中频繁报错和失败再次编译安装前建议使用如下命令清理旧的编译缓存或者直接删除已解压的mmcv文件重新解压一份到此目录后再次编译安装个人推荐重新解压一份重新安装# Windows系统(cmd) rmdir /s /q build rmdir /s /q dist del /s /q *.egg-info # Linux系统 rm -rf build/ dist/ *.egg-info编译安装完成后可在终端使用如下命令来进行测试若打印mmcv版本号则安装成功python -c import mmcv; print(fmmcv version: {mmcv.__version__})
MMCV源码编译安装
发布时间：2026/6/25 13:31:27
前言MMCV 是 OpenMMLab 项目专为计算机视觉(CV)研究打造的基础库。其为上层众多算法框架如目标检测 MMDetection、姿态估计的 MMPose 等提供了统一的底层支持。针对不同的硬件环境MMCV 的安装方式有所不同。注意若项目没有明确提及MMCV的安装版本建议优先选择 2.1.0 版本1、30、40系显卡可直接通过官方的预编译包进行安装安装命令参考官方文档Installation — mmcv 2.2.0 文档在终端使用生成的命令安装 MMCV2、50系显卡说明由于50系显卡架构发生了变化不支持过旧版本的 torch 和 CUDA对于50系显卡建议 torch2.8CUDA12.8。这个版本对应关系会导致没有合适的 MMCV 官方预编译包只能通过源码编译安装。Windows系统1下载 MMCV 源码并解压至某一目录下mmcv源码下载Releases · open-mmlab/mmcv在未强制要求版本的情况下优先选择 2.1.0 版本源码下载完成后将其解压至某一目录下如D:\LR_Data\install\mmcv-2.1.02安装visual studio 2019/2022创建c语言编译环境注意visual studio 不要安装 2022 以上版本过高版本很可能会导致 mmcv 的编译失败3电脑底方导航栏搜索打开 vs2019/2022 终端x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019/2022然后依次输入以下命令在虚拟环境下编译安装 mmcvactivate 环境名 set CUDA_HOME你的CUDA安装地址 cd 已经解压的mmcv目录下 set MMCV_WITH_OPS1 pip install -r requirements/optional.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python setup.py develop -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 编译命令 如 activate mmseg set CUDA_HOMEC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8 cd D:\LR_Data\install\mmcv-2.1.0 set MMCV_WITH_OPS1 pip install -r requirements/optional.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python setup.py develop -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple编译时长随电脑性能而定10-30分钟不等编译过程中可能会出现报错如1. setuptools版本过低或过高【建议调整 setuptools79.0.1】2. 编译过程中某包的下载连接不上如 contourpy此时使用如下命令下载其预编译包到此环境下再使用编译命令即可这样就可绕过该缺失包的源码编译过程pip install --only-binary contourpy contourpy编译完成后若显示如下则表示 mmcv 编译安装成功Linux系统1与 Windows 系统第一步相同先下载 MMCV 源码并解压至某一目录下2打开终端输入如下命令# 将下载的mmcv解压至某一目录下(建议统一放到一个资源目录下) cd mmcv-2.1.0 # cd到 mmcv 的解压目录下 pip install -r requirements/optional.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gcc --version # 检查编译器版本需要 gcc5.4 export MMCV_WITH_OPS1 # 编译包含CUDA算子的完整版本 # 上述命令运行完后正式编译安装安装命令有两种任意选择(本人第二种成功) (1)pip install -v -e . # -v 参数会在编译发生错误时提供详细日志 (2)python setup.py develop -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 老版编译命令目前可使用在 Linux系统中编译安装 mmcv 可能会遇到与 Windows 系统相同的报错采用类似的解决办法即可注意若编译过程中频繁报错和失败再次编译安装前建议使用如下命令清理旧的编译缓存或者直接删除已解压的mmcv文件重新解压一份到此目录后再次编译安装个人推荐重新解压一份重新安装# Windows系统(cmd) rmdir /s /q build rmdir /s /q dist del /s /q *.egg-info # Linux系统 rm -rf build/ dist/ *.egg-info编译安装完成后可在终端使用如下命令来进行测试若打印mmcv版本号则安装成功python -c import mmcv; print(fmmcv version: {mmcv.__version__})
》第9篇：实战——游戏HUD组件开发)
