### v2.0.0rc1 OpenMMLab 团队于 2022 年 9 月 1 日在世界人工智能大会发布了新一代训练引擎 [MMEngine](https://github.com/open-mmlab/mmengine)，它是一个用于训练深度学习模型的基础库。相比于 MMCV，它提供了更高级且通用的训练器、接口更加统一的开放架构以及可定制化程度更高的训练流程。 与此同时，MMCV 发布了 [2.x](https://github.com/open-mmlab/mmcv/tree/2.x) 预发布版本并将于 2023 年 1 月 1 日发布 2.x 正式版本。在 2.x 版本中，它有以下变化： （1）删除了以下组件： - `mmcv.fileio` 模块，删除于 PR [#2179](https://github.com/open-mmlab/mmcv/pull/2179)。在需要使用 FileIO 的地方使用 mmengine 中的 FileIO 模块 - `mmcv.runner`、`mmcv.parallel`、`mmcv.engine` 和 `mmcv.device`，删除于 PR [#2216](https://github.com/open-mmlab/mmcv/pull/2216) - `mmcv.utils` 的所有类（例如 `Config` 和 `Registry`）和大部分函数，删除于 PR [#2217](https://github.com/open-mmlab/mmcv/pull/2217)，只保留少数和 mmcv 相关的函数 - `mmcv.onnx`、`mmcv.tensorrt` 模块以及相关的函数，删除于 PR [#2225](https://github.com/open-mmlab/mmcv/pull/2225) （2）新增了 [`mmcv.transforms`](https://github.com/open-mmlab/mmcv/tree/2.x/mmcv/transforms) 数据变换模块 （3）在 PR [#2235](https://github.com/open-mmlab/mmcv/pull/2235) 中将包名 **mmcv** 重命名为 **mmcv-lite**、 **mmcv-full** 重命名为 **mmcv**。此外，将环境变量 `MMCV_WITH_OPS` 的默认值从 0 改为 1
MMCV < 2.0 MMCV >= 2.0
```bash # 包含算子，因为 mmcv-full 的最高版本小于 2.0.0，所以无需加版本限制 pip install mmcv-full -f xxxx # 不包含算子 pip install "mmcv < 2.0.0" ``` ```bash # 包含算子 pip install "mmcv>=2.0.0rc1" -f xxxx # 不包含算子，因为 mmcv-lite 的起始版本为 2.0.0rc1，所以无需加版本限制 pip install mmcv-lite ```
### v1.3.18 部分自定义算子对于不同的设备有不同实现，为此添加的大量宏命令与类型检查使得代码变得难以维护。例如： ```c++ if (input.device().is_cuda()) { #ifdef MMCV_WITH_CUDA CHECK_CUDA_INPUT(input); CHECK_CUDA_INPUT(rois); CHECK_CUDA_INPUT(output); CHECK_CUDA_INPUT(argmax_y); CHECK_CUDA_INPUT(argmax_x); roi_align_forward_cuda(input, rois, output, argmax_y, argmax_x, aligned_height, aligned_width, spatial_scale, sampling_ratio, pool_mode, aligned); #else AT_ERROR("RoIAlign is not compiled with GPU support"); #endif } else { CHECK_CPU_INPUT(input); CHECK_CPU_INPUT(rois); CHECK_CPU_INPUT(output); CHECK_CPU_INPUT(argmax_y); CHECK_CPU_INPUT(argmax_x); roi_align_forward_cpu(input, rois, output, argmax_y, argmax_x, aligned_height, aligned_width, spatial_scale, sampling_ratio, pool_mode, aligned); } ``` 为此我们设计了注册与分发的机制以更好的管理这些算子实现。 ```c++ void ROIAlignForwardCUDAKernelLauncher(Tensor input, Tensor rois, Tensor output, Tensor argmax_y, Tensor argmax_x, int aligned_height, int aligned_width, float spatial_scale, int sampling_ratio, int pool_mode, bool aligned); void roi_align_forward_cuda(Tensor input, Tensor rois, Tensor output, Tensor argmax_y, Tensor argmax_x, int aligned_height, int aligned_width, float spatial_scale, int sampling_ratio, int pool_mode, bool aligned) { ROIAlignForwardCUDAKernelLauncher( input, rois, output, argmax_y, argmax_x, aligned_height, aligned_width, spatial_scale, sampling_ratio, pool_mode, aligned); } // 注册算子的cuda实现 void roi_align_forward_impl(Tensor input, Tensor rois, Tensor output, Tensor argmax_y, Tensor argmax_x, int aligned_height, int aligned_width, float spatial_scale, int sampling_ratio, int pool_mode, bool aligned); REGISTER_DEVICE_IMPL(roi_align_forward_impl, CUDA, roi_align_forward_cuda); // roi_align.cpp // 使用dispatcher根据参数中的Tensor device类型对实现进行分发 void roi_align_forward_impl(Tensor input, Tensor rois, Tensor output, Tensor argmax_y, Tensor argmax_x, int aligned_height, int aligned_width, float spatial_scale, int sampling_ratio, int pool_mode, bool aligned) { DISPATCH_DEVICE_IMPL(roi_align_forward_impl, input, rois, output, argmax_y, argmax_x, aligned_height, aligned_width, spatial_scale, sampling_ratio, pool_mode, aligned); } ``` ### v1.3.11 为了灵活地支持更多的后端和硬件，例如 `NVIDIA GPUs` 、`AMD GPUs`，我们重构了 `mmcv/ops/csrc` 目录。注意，这次重构不会影响 API 的使用。更多相关信息，请参考 [PR1206](https://github.com/open-mmlab/mmcv/pull/1206)。 原始的目录结构如下所示 ``` . ├── common_cuda_helper.hpp ├── ops_cuda_kernel.cuh ├── pytorch_cpp_helper.hpp ├── pytorch_cuda_helper.hpp ├── parrots_cpp_helper.hpp ├── parrots_cuda_helper.hpp ├── parrots_cudawarpfunction.cuh ├── onnxruntime │   ├── onnxruntime_register.h │   ├── onnxruntime_session_options_config_keys.h │   ├── ort_mmcv_utils.h │   ├── ... │   ├── onnx_ops.h │   └── cpu │ ├── onnxruntime_register.cpp │      ├── ... │      └── onnx_ops_impl.cpp ├── parrots │   ├── ... │   ├── ops.cpp │   ├── ops_cuda.cu │   ├── ops_parrots.cpp │   └── ops_pytorch.h ├── pytorch │   ├── ... │   ├── ops.cpp │   ├── ops_cuda.cu │   ├── pybind.cpp └── tensorrt ├── trt_cuda_helper.cuh ├── trt_plugin_helper.hpp ├── trt_plugin.hpp ├── trt_serialize.hpp ├── ... ├── trt_ops.hpp └── plugins    ├── trt_cuda_helper.cu    ├── trt_plugin.cpp    ├── ...    ├── trt_ops.cpp    └── trt_ops_kernel.cu ``` 重构之后，它的结构如下所示 ``` . ├── common │ ├── box_iou_rotated_utils.hpp │ ├── parrots_cpp_helper.hpp │ ├── parrots_cuda_helper.hpp │ ├── pytorch_cpp_helper.hpp │ ├── pytorch_cuda_helper.hpp │   └── cuda │   ├── common_cuda_helper.hpp │   ├── parrots_cudawarpfunction.cuh │   ├── ... │   └── ops_cuda_kernel.cuh ├── onnxruntime │   ├── onnxruntime_register.h │   ├── onnxruntime_session_options_config_keys.h │   ├── ort_mmcv_utils.h │   ├── ... │   ├── onnx_ops.h │   └── cpu │ ├── onnxruntime_register.cpp │      ├── ... │      └── onnx_ops_impl.cpp ├── parrots │   ├── ... │   ├── ops.cpp │   ├── ops_parrots.cpp │   └── ops_pytorch.h ├── pytorch │   ├── info.cpp │   ├── pybind.cpp │   ├── ... │   ├── ops.cpp │   └── cuda │      ├── ... │      └── ops_cuda.cu └── tensorrt ├── trt_cuda_helper.cuh ├── trt_plugin_helper.hpp ├── trt_plugin.hpp ├── trt_serialize.hpp ├── ... ├── trt_ops.hpp └── plugins    ├── trt_cuda_helper.cu    ├── trt_plugin.cpp    ├── ...    ├── trt_ops.cpp    └── trt_ops_kernel.cu ```