安装

环境依赖

• Python 3.7+

• PyTorch 1.6+

• CUDA 9.2+

• GCC 5.4+

准备环境

1. 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
   

2. 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

1. 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。

2. 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__)'