MMCV 2 のインストールと動作確認（画像表示など）（PyTorch，Python を使用）（Windows 上）

前準備

Git のインストール（Windows 上）

Gitは，バージョン管理システム．ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ．

【サイト内の関連ページ】

Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

Git の公式ページ: https://git-scm.com/

Python のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】

• Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明している．
• Windows での Anaconda3 のインストール: 別ページ »で説明している．
• Python のまとめ: 別ページ »にまとめている．

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN 8.6 のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】

NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には， NVIDIA ドライバ， NVIDIA CUDA ツールキット， NVIDIA cuDNN のインストールを行う．

• Windows での Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN v8.6 のインストールと動作確認: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

• Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）の公式ダウンロードページ: https://visualstudio.microsoft.com/ja/visual-cpp-build-tools/
• NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
• NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
• NVIDIA cuDNN のダウンロードの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn
• winimage の ZLIB DLL の公開ページ: http://www.winimage.com/zLibDll/

PyTorch のインストール（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. PyTorch のページを確認

   PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html

3. 次のようなコマンドを実行（実行するコマンドは，PyTorch のページの表示されるコマンドを使う）．

   次のコマンドは， PyTorch 2.0 （NVIDIA CUDA 11.8 用） をインストールする． 但し，Anaconda3を使いたい場合には別手順になる．

   事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと（ここでは，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする）．

   PyTorch で，GPU が動作している場合には，「torch.cuda.is_available()」により，True が表示される．

   python -m pip install -U --ignore-installed pip
   python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
   python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
   

   

   Anaconda3を使いたい場合には， Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し， 次のコマンドを実行する． （PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため，Anaconda3を使わないことも検討して欲しい）．

   conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 cudnn -c pytorch -c nvidia
   py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
   

   【サイト内の関連ページ】

   • Windows での PyTorch のインストール: 別ページ »で説明している．

   【関連する外部ページ】

   • PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html

MMCV のインストール（Windows 上）

インストールの方法は複数ある． ここでは， NVIDIA CUDA ツールキットを使うことも考え， インストールしやすい方法として，ソースコードからビルドしてインストールする方法を案内している．

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. PyTorch がインストールできていることを確認するために，PyTorch のバージョンを表示

   python -c "import torch; TORCH_VERSION = '.'.join(torch.__version__.split('.')[:2]); print(TORCH_VERSION)"
   

   
3. PyTorch が NVIDIA CUDA ツールキットを認識できていることを確認するために， PyTorch が認識しているNVIDIA CUDA ツールキット のバージョンを表示

   このとき，実際には 11.8 をインストールしているのに，「cu117」のように古いバージョンが表示されることがある．このような場合は，気にせずに続行する．

   python -c "import torch; CUDA_VERSION = torch.__version__.split('+')[-1]; print(CUDA_VERSION)"
   

   
4. MIM，MMCV 2 のインストール

   インストール手順は， https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/installation.html に記載の手順による

   python -m pip install -U --ignore-installed pip
   python -m pip uninstall -y openmim mmcv mmcv-full opencv-python opencv-python-headless
   python -m pip install -U openmim opencv-python
   cd %HOMEPATH%
   rmdir /s /q mmcv
   git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
   cd mmcv
   pip install -r requirements.txt
   mim install -e .
   mim list
   

   （途中省略）
   
5. MMCV をインストールできたことの確認

   エラーメッセージが出ないこと．

   python -c "from mmcv.ops import get_compiling_cuda_version, get_compiler_version; print(get_compiling_cuda_version()); print(get_compiler_version())"
   

   

MMCV を用いた画像表示（Windows 上）

Python プログラムは，公式ページ https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/understand_mmcv/visualization.html のものを使用．

1. 画像ファイルを表示する Python プログラム

   次の Python プログラムを実行する．mmcv を用いた表示を行うので，Jupyter QtConsole や Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である．

   下図では，Python プログラムの実行のため，jupyter qtconsole を使用している．

   import os
   import mmcv
   
   os.chdir((os.getenv('HOMEPATH') + '\\' + 'mmcv'))
   mmcv.imshow('tests/data/color.jpg')
   

   
2. データを画像として表示する Python プログラム

   次の Python プログラムを実行する．mmcv を用いた表示を行うので，Jupyter QtConsole や Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である．

   下図では，Python プログラムの実行のため，jupyter qtconsole を使用している．

   import os
   import numpy as np
   import mmcv
   
   os.chdir((os.getenv('HOMEPATH') + '\\' + 'mmcv'))
   img = np.random.rand(100, 100, 3)
   mmcv.imshow(img)
   

   
3. 四角形を表示する Python プログラム

   次の Python プログラムを実行する．mmcv を用いた表示を行うので，Jupyter QtConsole や Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である．

   下図では，Python プログラムの実行のため，jupyter qtconsole を使用している．

   import os
   import numpy as np
   import mmcv
   
   os.chdir((os.getenv('HOMEPATH') + '\\' + 'mmcv'))
   img = np.random.rand(100, 100, 3)
   bboxes = np.array([[0, 0, 50, 50], [20, 20, 60, 60]])
   mmcv.imshow_bboxes(img, bboxes)