安装¶
环境依赖¶
Python 3.7+
PyTorch 1.6+
CUDA 9.2+
GCC 5.4+
准备环境¶
使用 conda 新建虚拟环境,并进入该虚拟环境;
conda create -n open-mmlab python=3.7 -y conda activate open-mmlab
安装 PyTorch
在安装 MMEngine 之前,请确保 PyTorch 已经成功安装在环境中,可以参考 PyTorch 官方安装文档。使用以下命令验证 PyTorch 是否安装
python -c 'import torch;print(torch.__version__)'
安装 MMEngine¶
备注
如果你只想使用 MMEngine 中的 fileio、registry 和 config 模块,你可以安装mmengine-lite
,它只会安装必须的几个第三方库依赖(例如不会安装 opencv、matplotlib):
pip install mmengine-lite
使用 mim 安装¶
mim 是 OpenMMLab 项目的包管理工具,使用它可以很方便地安装 OpenMMLab 项目。
pip install -U openmim
mim install mmengine
使用 pip 安装¶
pip install mmengine
使用 docker 镜像¶
构建镜像
docker build -t mmengine https://github.com/open-mmlab/mmengine.git#main:docker/release
更多构建方式请参考 mmengine/docker。
运行镜像
docker run --gpus all --shm-size=8g -it mmengine
源码安装¶
安装 mmengine¶
# 如果克隆代码仓库的速度过慢,可以从 https://gitee.com/open-mmlab/mmengine.git 克隆
git clone https://github.com/open-mmlab/mmengine.git
cd mmengine
pip install -e . -v
安装 mmengine-lite¶
# 如果克隆代码仓库的速度过慢,可以从 https://gitee.com/open-mmlab/mmengine.git 克隆
git clone https://github.com/open-mmlab/mmengine.git
cd mmengine
MMENGINE_LITE=1 pip install -e . -v
验证安装¶
为了验证是否正确安装了 MMEngine 和所需的环境,我们可以运行以下命令
python -c 'import mmengine;print(mmengine.__version__)'