MMCV は, OpenMMLab の構成物で,基礎的な機能を提供する.
MMCV Contributors, MMCV: OpenMMLab Computer Vision Foundation, https://github.com/open-mmlab/mmcv, 2018.
Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明
【関連する外部ページ】
Git の公式ページ: https://git-scm.com/
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
【サイト内の関連ページ】
Python のまとめ: 別ページ »にまとめ
【関連する外部ページ】
Python の公式ページ: https://www.python.org/
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
【関連する外部ページ】
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
PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html
次のコマンドは, PyTorch 2.0 (NVIDIA CUDA 11.8 用) をインストールする. 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).
python -m pip install -U pip python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy numba --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
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.
MMCV のインストールを行う.
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.
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
python -c "import torch; TORCH_VERSION = '.'.join(torch.__version__.split('.')[:2]); print(TORCH_VERSION)"
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)"
MMTracking が MMCV 1.6.2 に依存している (2022/12). 将来の MMTracking の利用を想定して MMCV 1.6.2 をインストール
https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/installation.html に記載の手順による
python -m pip install -U pip python -m pip install -U opencv-python python -m pip install mmcv-full==1.6.2
python -c "from mmcv.ops import get_compiling_cuda_version, get_compiler_version; print(get_compiling_cuda_version()); print(get_compiler_version())"
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
cd %HOMEPATH% rmdir /s /q mmcv git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git cd mmcv python setup.py build
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.
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')
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)
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)