Windows通过源码编译安装open-mmlab/mmcv

以下过程本人亲测有效，不过有一些前提：

1. Anaconda 已装
2. CUDA 和 cudnn 已装
3. Visual Studio 生成工具已装

1. 在Anaconda Powershell Prompt中创建一个新的python环境

mmcv-test 是环境名，可自行替换

conda create -n mmcv-test python=3.8

2. 进入创建好的环境

conda activate mmcv-test

3. 安装pytorch的gpu版本

通过 nvcc -V 命令可查看自己电脑的CUDA版本
我电脑上的CUDA版本是11.6的，那么就在 pytorch官网 上选择 cudatoolkit=11.6 的命令

conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge

4. 进入mmcv-test

这里的 mmcv-test 即是从 github官网下载的mmcv源码，C:\Users\42116\Desktop\mmcv-test 是本地代码路径，可自行修改

cd C:\Users\42116\Desktop\mmcv-test

5. 安装mmcv所需要的依赖

pip install -r requirements.txt

6. 设置环境变量

MAX_JOBS：CPU的个数
CUDA_HOME：CUDA安装路径，可通过 ls env: 命令查看
TORCH_CUDA_ARCH_LIST：GPU的计算能力，传送门，进入之后点击 CUDA-Enabled GeForce and TITAN Products 即可查看
以上三个环境变量需要自行修改

$env:MMCV_WITH_OPS = 1
$env:MAX_JOBS = 16
$env:CUDA_HOME = "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6"
$env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6"

7. 编译

python setup.py build_ext

8. 安装

python setup.py develop

最后推荐一个B站up主的讲解视频，对我完成mmcv的编译安装起了很大的帮助作用。