mmcv/README_zh-CN.md

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[![PyPI - Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/mmcv)](https://pypi.org/project/mmcv/) [![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/mmcv)](https://pypi.org/project/mmcv) [![badge](https://github.com/open-mmlab/mmcv/workflows/build/badge.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmcv/actions) [![codecov](https://codecov.io/gh/open-mmlab/mmcv/branch/master/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/open-mmlab/mmcv) [![license](https://img.shields.io/github/license/open-mmlab/mmcv.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/LICENSE)
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## 简介
MMCV 是一个面向计算机视觉的基础库,它支持了很多开源项目,例如:
- [MIM](https://github.com/open-mmlab/mim): OpenMMLab 项目、算法、模型的统一入口
- [MMClassification](https://github.com/open-mmlab/mmclassification): OpenMMLab 图像分类工具箱与测试基准
- [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection): OpenMMLab 检测工具箱与测试基准
- [MMDetection3D](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d): OpenMMLab 新一代通用3D目标检测平台
- [MMSegmentation](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation): OpenMMLab 语义分割工具箱与测试基准
- [MMAction2](https://github.com/open-mmlab/mmaction2): OpenMMLab 新一代视频理解工具箱与测试基准
- [MMTracking](https://github.com/open-mmlab/mmtracking): OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
- [MMPose](https://github.com/open-mmlab/mmpose): OpenMMLab 姿态估计工具箱与测试基准
- [MMEditing](https://github.com/open-mmlab/mmediting): OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
- [MMOCR](https://github.com/open-mmlab/mmocr): OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
- [MMGeneration](https://github.com/open-mmlab/mmgeneration): OpenMMLab 新一代生成模型工具箱
- [MMFlow](https://github.com/open-mmlab/mmflow): OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准
2021-11-26 20:48:55 +08:00
- [MMFewShot](https://github.com/open-mmlab/mmfewshot): OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准
- [MMHuman3D](https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d): OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准
MMCV 提供了如下众多功能:
- 通用的 IO 接口
- 图像和视频处理
- 图像和标注结果可视化
- 常用小工具(进度条,计时器等)
- 基于 PyTorch 的通用训练框架
- 多种 CNN 网络结构
- 高质量实现的常见 CUDA 算子
如想了解更多特性和使用,请参考[文档](http://mmcv.readthedocs.io/zh_CN/latest)。
提示: MMCV 需要 Python 3.6 以上版本。
## 安装
MMCV 有两个版本:
- **mmcv-full**: 完整版,包含所有的特性以及丰富的开箱即用的 CUDA 算子。注意完整版本可能需要更长时间来编译。
- **mmcv**: 精简版,不包含 CUDA 算子但包含其余所有特性和功能,类似 MMCV 1.0 之前的版本。如果你不需要使用 CUDA 算子的话,精简版可以作为一个考虑选项。
**注意**: 请不要在同一个环境中安装两个版本,否则可能会遇到类似 `ModuleNotFound` 的错误。在安装一个版本之前,需要先卸载另一个。`如果CUDA可用强烈推荐安装mmcv-full`。
a. 安装完整版
在安装 mmcv-full 之前,请确保 PyTorch 已经成功安装在环境中,可以参考 PyTorch [官方文档](https://pytorch.org/)。
我们提供了不同 PyTorch 和 CUDA 版本的 mmcv-full 预编译包,可以大大简化用户安装编译过程。强烈推荐通过预编译包来安装。另外,安装完成后可以运行 [check_installation.py](.dev_scripts/check_installation.py) 脚本检查 mmcv-full 是否安装成功。
i. 安装最新版本
如下是安装最新版 ``mmcv-full`` 的命令
```shell
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html
```
请将链接中的 ``{cu_version}`` 和 ``{torch_version}`` 根据自身需求替换成实际的版本号,例如想安装和 ``CUDA 11.1``、``PyTorch 1.9.0`` 兼容的最新版 ``mmcv-full``,使用如下替换过的命令
```shell
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.9.0/index.html
```
**注意**: PyTorch 在 1.x.0 和 1.x.1 之间通常是兼容的,故 mmcv-full 只提供 1.x.0 的编译包。如果你的 PyTorch 版本是 1.x.1,你可以放心地安装在 1.x.0 版本编译的 mmcv-full。例如如果你的 PyTorch 版本是 1.8.1、CUDA 版本是 11.1,你可以使用以下命令安装 mmcv-full。
```shell
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.8.0/index.html
```
如果想知道更多 CUDA 和 PyTorch 版本的命令,可以参考下面的表格,将链接中的 ``=={mmcv_version}`` 删去即可。
ii. 安装特定的版本
如下是安装特定版本 ``mmcv-full`` 的命令
```shell
pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html
```
首先请参考版本发布信息找到想要安装的版本号,将 ``{mmcv_version}`` 替换成该版本号,例如 ``1.3.9``。
然后将链接中的 ``{cu_version}`` 和 ``{torch_version}`` 根据自身需求替换成实际的版本号,例如想安装和 ``CUDA 11.1``、``PyTorch 1.9.0`` 兼容的 ``mmcv-full`` 1.3.9 版本,使用如下替换过的命令
```shell
pip install mmcv-full==1.3.9 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.9.0/index.html
```
对于更多的 PyTorch 和 CUDA 版本组合,请参考下表:
<table class="docutils">
<tbody>
<tr>
<th width="80"> CUDA </th>
<th valign="bottom" align="left" width="120">torch 1.10</th>
<th valign="bottom" align="left" width="120">torch 1.9</th>
<th valign="bottom" align="left" width="120">torch 1.8</th>
<th valign="bottom" align="left" width="120">torch 1.7</th>
<th valign="bottom" align="left" width="120">torch 1.6</th>
<th valign="bottom" align="left" width="120">torch 1.5</th>
</tr>
<tr>
<td align="left">11.3</td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.10.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"></td>
<td align="left"></code></pre> </details> </td>
<td align="left"> </td>
<td align="left"> </td>
<td align="left"> </td>
</tr>
<tr>
<td align="left">11.1</td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.10.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.9.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.8.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"> </td>
<td align="left"> </td>
<td align="left"> </td>
</tr>
<tr>
<td align="left">11.0</td>
<td align="left"> </td>
<td align="left"> </td>
<td align="left"> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"> </td>
<td align="left"> </td>
</tr>
<tr>
<td align="left">10.2</td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.10.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.9.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.7.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.6.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code>pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.5.0/index.html</code></pre> </details> </td>
</tr>
<tr>
<td align="left">10.1</td>
<td align="left"> </td>
<td align="left"> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.8.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.7.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.5.0/index.html</code></pre> </details> </td>
</tr>
<tr>
<td align="left">9.2</td>
<td align="left"> </td>
<td align="left"> </td>
<td align="left"> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu92/torch1.7.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu92/torch1.6.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu92/torch1.5.0/index.html</code></pre> </details> </td>
</tr>
<tr>
<td align="left">cpu</td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.10.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.9.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.8.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.7.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.6.0/index.html</code></pre> </details> </td>
<td align="left"><details><summary> 安装 </summary><pre><code> pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.5.0/index.html</code></pre> </details> </td>
</tr>
</tbody>
</table>
**注意**:以上提供的预编译包并不囊括所有的 mmcv-full 版本,你可以点击对应链接查看支持的版本。例如,点击 [cu102-torch1.8.0](https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html),可以看到 `cu102-torch1.8.0` 只提供了 1.3.0 及以上的 mmcv-full 版本。另外,从 `mmcv v1.3.17` 开始,我们不再提供`PyTorch 1.3 & 1.4` 对应的 mmcv-full 预编译包。你可以在 [](./docs/zh_cn/get_started/previous_versions.md) 找到 `PyTorch 1.3 & 1.4` 对应的预编包。虽然我们不再提供 `PyTorch 1.3 & 1.4` 对应的预编译包,但是我们依然在 CI 中保证对它们的兼容持续到下一年。
2021-11-02 23:37:56 +08:00
除了使用预编译包之外,另一种方式是在本地进行编译,直接运行下述命令
```python
pip install mmcv-full
```
但注意本地编译可能会耗时 10 分钟以上。
b. 安装精简版
```python
pip install mmcv
```
c. 安装完整版并且编译 onnxruntime 的自定义算子
- 详细的指南请查看[这里](docs/zh_cn/deployment/onnxruntime_op.md)。
如果想从源码编译 MMCV请参考[该文档](https://mmcv.readthedocs.io/zh_CN/latest/get_started/build.html)。
## FAQ
如果你遇到了安装问题CUDA 相关的问题或者 RuntimeErrors可以首先参考[问题解决页面](https://mmcv.readthedocs.io/zh_CN/latest/faq.html) 看是否已经有解决方案。
## 贡献指南
我们感谢所有的贡献者为改进和提升 MMCV 所作出的努力。请参考[贡献指南](CONTRIBUTING.md)来了解参与项目贡献的相关指引。
2021-04-16 21:22:51 +08:00
## 许可证
`MMCV` 目前以 Apache 2.0 的许可证发布,但是其中有一部分功能并不是使用的 Apache2.0 许可证,我们在 [许可证](LICENSES.md) 中详细地列出了这些功能以及他们对应的许可证,如果您正在从事盈利性活动,请谨慎参考此文档。
2021-04-16 21:22:51 +08:00
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2021-04-16 21:22:51 +08:00
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2021-04-16 21:22:51 +08:00
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