安装Open-MMlab 的 MMPose 和 MMCV

1. 基础环境

1.1 conda环境

anaconda的环境请自行准备，网上有一堆教程

conda create -n open-mmlab python=3.8 -y

1.2 pytorch 环境

因为我的CUDA是11.1 的所以下载这个
其他版本的CUDA可以参考官网的下载其他版本 ，参见pytorch官网：https://pytorch.org/get-started/locally/

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

2. 安装MMCV

本来打算使用命令行就安装了，但是执行失败，搜索了才知道mmcv-full没有对应的windows编译好的版本，下面命令执行失败。

pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.9.0/index.html

2.1 MMCV 编译安装

因为mmcv没有windows版本的预编译，因此只能自己编译，(强烈推荐参照文档安装啊 )

• （1）官方文档地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/308281195
• （2）也可以参考一个博主写的这个安装，这博主写的非常详细 ，地址：Windows 10 安装 mmcv-full

2.2 安装记录

下面是在战神win10里面的最后的安装记录

2.2.1：设置环境变量

设置环境变量。添加 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Enterprise\VC\Tools\MSVC\14.29.30037\bin\Hostx86\x64 到 PATH。则 cl.exe 可以在命令行中运行, 如下所示。

2.2.2 激活 anaconda的虚拟环境

进入anaconda的Prompt命令行

进入mmcv的源码下载目录

(base) PS D:\git\mmcv> conda activate open-mmlab

2.2.3 设置参数

(open-mmlib) PS D:\git\mmcv> $env:MMCV_WITH_OPS = 1
(open-mmlib) PS D:\git\mmcv> $env:MAX_JOBS = 8
(open-mmlib) PS D:\git\mmcv> $env:CUDA_HOME = "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1"

其中TORCH_CUDA_ARCH_LIST这个表示算力，可以查询自己显卡的算力.
查询算力的命令在这个目录下：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite
deviceQuery.exe

强烈建议查询自己的算力，然后下一步的值填的精准才能正常编译！！！，不要填多个算力值，这样不仅编译很慢，而且有时候还不成功
填入自己算力↓

(open-mmlab) PS D:\git\mmcv> $env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.1"

2.2.4 安装依赖

(open-mmlab) PS D:\git\mmcv> pip3 install -r requirements.txt

2.2.5 开始编译

(open-mmlab) PS D:\git\mmcv> python setup.py build_ext  # 如果成功, cl 将会自动弹出来编译 flow_warp

安装pytest-runner↓

(open-mmlab) PS D:\git\mmcv> pip install pytest-runner

正式安装↓

(open-mmlab) PS D:\git\mmcv> python setup.py develop   # 安装

安装成功

2.2.5 查看安装

pip show mmcv-full

3. 安装MMPose

3.1 克隆 MMPose 库。

git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose.git
cd mmpose

3.2 安装依赖包和 MMPose

pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .  # or "python setup.py develop"

有个xtcocotools 没有，因此需要下载安装包：https://github.com/jin-s13/xtcocoapi
然后安装它：

pip install -r requirements.txt
python setup.py install