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堡垒机安装pytorch，mmcv，mmclassification，并训练自己的数据集

堡垒机创建conda环境，并激活进入环境 conda create -n mmclassification python=3.7 conda activate mmclassification 堡垒机安装pytorch，torchvision，cudatoolkit 下载torch，torchvision安装包 在这个网址中 pytorch | 清华大学开源软件镜像站 ，先把你需要安装的版本下载下来，然后

mmdetection读取图片出现为None的情况解决办法时将mmcv改为opencv

解决办法： 将读取图片的方式改为mmcv.imread方式 修改代码处：mmdet/datasets/pipelines/loading.py 类：LoadImageFromFile 方法：__call__() 将： img_bytes = self.file_client.get(filename) img = mmcv.imfrombytes(img_bytes, flag=self.color_type) 改为： img = mmcv.imread(filename

win10下solov2环境搭建

win10下solov2环境搭建 我的环境：NVIDIA-SMI：496.49、VS社区版2019、anaconda3 官方给了mmdetetion和detetron2两个版本，我配的是mmdetetion python版本3.7 为了让环境有序，创建一个虚拟环境 conda create -n testnet python==3.7 conda activate testnet打开虚拟环境 安装CUDA版本

ubuntu16.04安装ｍｍdetection

拜读了Ｂ站的一位大神的视频，附上安装mmdetection视频，，若侵权会马上删除 首先声明本人是ubuntu16.04 cuda10.1 第一步：需要创建虚拟环境open-mmlab，为啥创建不多说，不懂的先去学习一下，比较简单，就是创建的环境能保持独立，不会和其他环境混。 在终端执行：conda create -n　open-mmlab 安

swin_transfrom遇到的No module named ‘pycocotools‘解决办法

这个问题我试了各种安装方法都没有安装成功，最后仔细读了git源码 conda create -n openmmlab python=3.7 -y conda activate openmmlab conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch -y # install the latest mmcv pip install mmcv-full -f

ImportError: /usr/local/anaconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/mmcv/_ext.cpython-38-x86_64-

在安装mmcv-full后，进行单机多卡分布式训练时遇到的问题，主要有两个： ImportError: /usr/local/anaconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/mmcv/_ext.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: Z27points_in_boxes_cpu_forwardN2at6TensorES0_S0 这个是错误

win10配置MMClassification+PyTorch+CUDA

Win10配置MMClassification 依赖 Python 3.8CUDA 10.2Microsoft Visual C++ 14.0PyTorch 1.10.0MMCV 1.3.17MMClassification 0.17.0 配置CUDA 安装CUDA Toolkit 根据需要，下载CUDA Toolkit 10.2，选择本地安装 双击exe文件，安装到默认路径下 选择自定义安装，除CUDA/Visual St

3090卡torch，mmcv，mmdetection环境配置 - 全宇宙最好

本文 本文堪称全宇宙最好的安装教程！（就是吹吹牛逼呢） 安装这个环境其实很简单，就三步： 显卡驱动 —— cuda —— torch， 安装过程中，注意版本对应就可以。 显卡驱动 sudo apt install nvidia-driver-460（如果说这里无法切换驱动) cuda版本 下载链接 https://developer.nvidia.com/cuda-

win10 cuda11.0 conda内安装mmcv mmdetection记录

ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv._ext'报错，不知道是否是版本不匹配的原因。换了多次pytorch和cudatoolkit版本才最终装好 1、nvcc检查cuda版本 nvidia-smi +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 456.71

window下源码编译mmcv-full==1.2.1

window下源码编译mmcv-full==1.2.1 软件准备：       Git、vs2019_community、Miniconda3-4.6.14、cuda_10.2+cudnn_7.6.5 一、确认NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti已安装      cmd 命令：nvidia-smi OR nvidia-smi -L       *************************************>nvidia-smi

【Win10+RTX3090】Windows下最新版本mmdetection的安装/环境配置流程

依赖项准备 执行以下安装程序时，都以管理员身份运行 Git for Windows 安装时，请勾选Git from the command line and also from 3rd-party software安装完成后，确认...\Git\cmd已添加至环境变量Path中，否则手动添加 Visual Studio Community 2019 安装时，请勾选使用C++的桌面开发安

unbuntu 16.04+cuda10.0 安装pytorch 1.4.0 +MMCV 1.3.3 + mmdetection 2.13.0 + mmsegmentation 0.14.0

环境 ubuntu 16.04 cuda 10.0 python 3.8 pytorch 1.4.0 mmcv 1.3.3 mmdetection 2.13.0 mmsegmentation 0.14.0 由于本机已经安装好，cuda 10.0 和 anaconda，所以这里不再赘述。如未安装，需要先进行安装！ 本文主要为了不升级cuda，而能够使用尽量新的版本，因此趟了很多坑，如果严格安

win10安装mvcc-full出现平台错误

最近在安装mvcc-full时候，通过GitHub（https://github.com/open-mmlab/mmcv#install-with-pip）提供的命令行安装不上，经常出现平台原因错误，困扰好久， 后来查看https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/index.html可以看到，绝大部分的mmcv-full版本只提供有linux版本的whl包， 只有mmcv-

win10 pip安装mmcv-full

验证环境：win10+vs2017+cuda10.2+cudnn7.6+pytorch1.6+mmcv-full pip安装mmcv报错： 1）错误1 WARNING: The repository located at yum.tbsite.net is not a trusted or secure host and is being ignored. If this repository is available via HTTPS we recommend you use HTTPS i

ModuleNotFoundError: No module named ‘mmcv._ext

问题：在安装mmdetection时，安装mmcv经常出现、ModuleNotFoundError: No module named ‘mmcv._ext’ 问题。 环境：ubuntu16.04+Anaconda3+python3.7.7+cuda10.0+cuDNN7.6.4.3 解决方法：安装时不要使用: pip install mmcv 使用: pip install mmcv-full 如果还有奇奇怪怪的问题请使用

mmdetection安装教程

如果官方教程不行再参考我的吧，我的环境如下：ubuntucuda10cudnn7.5步骤：1.使用conda创建一个虚拟环境conda create -n mmdetection python=3.7 conda activate mmdetection2.安装Pytorch（2019.7.24安装的是Pytorch1.1）conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c

mmdetction linux环境搭建 v2.11.0

mmdetction linux环境搭建 v2.11.0 conda虚拟环境下的pytorch 1.3.0搭建安装cpython搭建mmcv-full搭建mmdetection v2.11.0测试能否运行TODO: 修改网络代码和保存图片输出 参考的各个网站： https://blog.csdn.net/sinat_28442665/article/details/108059954 https://bl

【MMCV】Registry

目录什么是 Registrybuild_from_cfg()Registry 类 最近在读 MMClassification 的源码时，发现有很多模块的构建都调用了 build_from_cfg() 函数，其中第 2 个参数就是一个 Registry 对象，直接看构造函数有点难以理解，所以总结一下文档和源码里的相关内容（文档里也正好为 Registry 单独开

【报错】Ubuntu系统用pip安装mmcv失败，显示gcc: error trying to exec ‘cc1plus‘: execvp: No such file or directory

一、环境 系统版本：Ubuntu18.04.2（内核版本：4.18.0-15-generic）gcc版本：7.4.0CUDA版本：10.0cuDNN版本：7.4.2Python版本：3.6.13torch版本：1.1.0**torchvision版本：0.2.2.post3 二、报错细节 在conda虚拟环境中输入以下命令安装mmcv 0.2.12时报错 pip install mmcv==0.2.12 -f https://do

libcudart.so.10.2: cannot open shared object file: No such file or directory

动态链接库导入出错 出错原因： 1.没有添加路径。此类问题直接百度搜索ubuntu怎么添加动态链接库路径即可。 2.安装依赖包时对应版本错误。这是常见问题。比如安装了cu102-torch1.6.0，但发现ubuntu显卡驱动不支持cuda10.2，重装成cuda10.1，那么此时运行就会出现这个错误。注意改变

PytorchCNN项目搭建 5--- mmcv_config

PytorchCNN项目搭建 5--- mmcv_config MMCV简单说明最后贴上自己设置的参数代码参考文献 整体的代码在我的github上面可以查阅 MMCV简单说明 mmcv 是python的一个基础库函数，包括: File IO（提供两个通用的接口，用于加载和转储不同形式的文件）Image（采用opencv的方式实现，在使

程序开发BUG修复记录1

程序1-----https://github.com/csuhan/s2anet bug1:ImportError: cannot import name 'get_dist_info' from 'mmcv.runner.utils' (/home/zyt/anaconda3/envs/s2anet/lib/python3.7/site-packages/mmcv/runner/utils.py) 原因: 可能是版本更新问题, mmcv.runner.utils下

安装MMDetection

MMDetection是一个基于Pytorch实现的深度学习和目标检测代码库,包含了Faster-RCNN,YOLO,SSD等主流的目标检测算法代码和已经训练好的模型,方便我们进行目标检测算法的研究.MMDetection的安装步骤如下: 1. 创建一个Conda环境并Activate,很简单,就不详细说了; 2. 安装Pytorch: co

mmcv库的中文文档

之前自己实现了一遍mmcv这个库，现在把API文档翻译一遍。 英文官方文档地址：https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/api.html 项目github地址：https://github.com/open-mmlab/mmcv 发现这个库的安装的时候常常很麻烦，因为太经常更新了，但其实核心部分也就下面这些功能嗷。   一、File