Windows 11 mmcv-full 1.3.9 安装记录

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title: Windows 11 mmcv-full 1.3.9 安装记录 mathjax: false date: 2021-07-16 18:34:59 tags: [Environment, Cuda] categories: [Environment, Cuda]

之前记录过mmcv-full 1.2.7 在Win 10 下的安装记录，和 Windows 10 mmcv-full 1.3.6 安装记录，本以为可以安享一段时间宁静，突然发现1.3.6训练有问题，重新安装了mmcv-full 1.3.9，本文记录安装过程。

环境记录

  • Win 11 专业版
  • Python 3.8.5 （Anaconda3-2020.11）
  • 显卡型号 GTX 1660
  • 显卡驱动 470.14
  • CUDA 11.1
  • cuDNN 8.2.1
  • PyTorch 1.8.1 + cu11.1
  • torchvision 0.9.1 + cu11.1
  • VS 2019 Community
  • MMCV 1.3.9

环境配置

按照记录的环境逐步搭建，这是我安装mmcv时的环境，可以根据个人情况酌情调整，注意各个环境之间的版本依赖

Python 3.8.5

  • 安装 Anaconda3-2020.11 可以得到配套的 python 3.8.5

其他版本也可以，建议 3.7 以上 python

显卡驱动

可以参考之前的链接

Toolkit Driver VersionMinimum Required Driver Version*
CUDA ToolkitLinux x86_64 Driver VersionWindows x86_64 Driver VersionLinux x86_64 Driver VersionWindows x86_64 Driver Version
CUDA 11.3.0 GA>=465.19.01>=465.89>= 450.80.02>= 456.38
CUDA 11.2.2 Update 2>=460.32.03>=461.33>= 450.80.02>= 456.38
CUDA 11.2.1 Update 1>=460.32.03>=461.09>= 450.80.02>= 456.38
CUDA 11.2.0 GA>=460.27.03>=460.82>= 450.80.02>= 456.38
CUDA 11.1.1 Update 1>=455.32>=456.81>= 450.80.02>= 456.38
CUDA 11.1 GA>=455.23>=456.38>= 450.80.02>= 456.38
CUDA 11.0.3 Update 1>= 450.51.06>= 451.82>= 450.51.06>= 451.82
CUDA 11.0.2 GA>= 450.51.05>= 451.48>= 450.51.06>= 451.48
CUDA 11.0.1 RC>= 450.36.06>= 451.22>= 450.51.06>= 451.22
CUDA 10.2.89>= 440.33>= 441.22>= 440.33>= 441.22
CUDA 10.1 (10.1.105 general release, and updates)>= 418.39>= 418.96>= 418.39>= 418.96
CUDA 10.0.130>= 410.48>= 411.31>= 410.48>= 411.31
CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1)>= 396.37>= 398.26>= 396.37>= 398.26
CUDA 9.2 (9.2.88)>= 396.26>= 397.44>= 396.26>= 397.44
CUDA 9.1 (9.1.85)>= 390.46>= 391.29>= 390.46>= 391.29
CUDA 9.0 (9.0.76)>= 384.81>= 385.54>= 384.81>= 385.54
CUDA 8.0 (8.0.61 GA2)>= 375.26>= 376.51>= 375.26>= 376.51
CUDA 8.0 (8.0.44)>= 367.48>= 369.30>= 367.48>= 369.30
CUDA 7.5 (7.5.16)>= 352.31>= 353.66>= 352.31>= 353.66
CUDA 7.0 (7.0.28)>= 346.46>= 347.62>= 346.46>= 347.62
  • 我们需要在Win 10 安装 456.81 以上版本的显卡驱动
  • 在官网搜索自己的显卡，选择合适的版本下载安装即可
  • 我下载的是 470.14 版本的显卡驱动

C:\Users\Administrator>nvidia-smi
Fri Jul 16 18:41:46 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.14       Driver Version: 470.14       CUDA Version: 11.3     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ... WDDM  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
|  0%   50C    P8    15W / 135W |    427MiB /  6144MiB |      2%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|    0   N/A  N/A      1148    C+G   Insufficient Permissions        N/A      |
|    0   N/A  N/A      1860    C+G   C:\Windows\explorer.exe         N/A      |
|    0   N/A  N/A      4176    C+G   ...lPanel\SystemSettings.exe    N/A      |
|    0   N/A  N/A      5072    C+G   ...b3d8bbwe\WinStore.App.exe    N/A      |
|    0   N/A  N/A      6916    C+G   ...n1h2txyewy\SearchHost.exe    N/A      |
|    0   N/A  N/A      7740    C+G   ...y\ShellExperienceHost.exe    N/A      |
|    0   N/A  N/A     11232    C+G   ...2txyewy\TextInputHost.exe    N/A      |
+-----------------------------------------------------------------------------+

CUDA 11.1

当前 （2021.06.16）最新 cuda 版本 11.3，pytorch 和 mmcv 还不支持，因此建议当前最高cuda版本11.1

  • 在官网下载即可

developer.nvidia.com/cuda-downlo…

  • 具体流程可以参考之前的链接

  • 注意安装时勾掉 Visual Studio Intgration

  • 可能会报Nsight Visual Studio Edition 安装失败的错误

C:\Users\Administrator>nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Sep_15_19:12:04_Pacific_Daylight_Time_2020
Cuda compilation tools, release 11.1, V11.1.74
Build cuda_11.1.relgpu_drvr455TC455_06.29069683_0

cuDNN 8.2.1

  • 针对CUDA 11.1， cuDnn 可选择的版本其实有好几个
    • 8.0.4 支持 11.1
    • 8.1.1 支持11.0、11.1、11.2
    • 8.2.1 支持 11.X
  • 以上几个版本应该都可以用，我选择了 8.2.1
  • 具体步骤参考之前的链接
  • 官网链接（有时比较慢）：developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn
  • 下载后直接粘贴到CUDA文件夹即可

PyTorch 1.8.1 + cu11.1 / torchvision 0.9.1 + cu11.1

  • 此处一定要安装 1.8 以上的torch
  • 因为 mmcv 在CUDA 11.1 下仅支持 1.8 版本的 torch
CUDAtorch 1.8torch 1.7torch 1.6torch 1.5torch 1.4torch 1.3
11.1install
11.0install
10.2installinstallinstallinstall
10.1installinstallinstallinstallinstallinstall
9.2installinstallinstallinstallinstall
cpuinstallinstallinstallinstallinstallinstall

  • 可以使用官方命令安装

    • conda
    conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
    • pip
    pip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

  • 也可以直接去下载目录选择自己需要的版本：

download.pytorch.org/whl/torch_s…

VS 2019 Community

  • 可以参考之前的链接
  • 当时下载的专业版，事实证明社区版就足够了
  • 安装C++桌面开发功能即可
  • 将 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.27.29110\bin\Hostx86\x64 添加到环境变量 PATH, 这样 cl.exe 可以在控制台中所有路径中被调用。
C:\Users\Administrator>cl
用于 x64 的 Microsoft (R) C/C++ 优化编译器 19.29.30037 版
版权所有(C) Microsoft Corporation。保留所有权利。

用法: cl [ 选项... ] 文件名... [ /link 链接选项... ]

网上有说仅安装VS C++ build tools 也可以，我尝试的时候没有成功

安装 MMCV 1.3.9

可以重新构建 anaconda 环境

  • 下载代码，调整到指定tag，构建基础依赖环境
git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
cd mmcv
git checkout v1.3.9
pip3 install -r requirements.txt

配置环境变量

变量名称值（需要根据个人情况调整）
CUDA_HOMEC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1
CUDA_PATHC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1
MMCV_WITH_OPS1
MAX_JOBS4
path记得添加 cl.exe 所在文件夹
TORCH_CUDA_ARCH_LIST7.5
  • 其中TORCH_CUDA_ARCH_LIST一项表示的是显卡算力，可以在官网查询，我的查不到，可以用CUDA工具查询：

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

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

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GTX 1660"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          11.2 / 11.1
  CUDA Capability Major/Minor version number:    7.5
  Total amount of global memory:                 6144 MBytes (6442450944 bytes)
  (22) Multiprocessors, ( 64) CUDA Cores/MP:     1408 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1815 MHz (1.81 GHz)
  Memory Clock rate:                             4001 Mhz
  Memory Bus Width:                              192-bit
  L2 Cache Size:                                 1572864 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(131072), 2D=(131072, 65536), 3D=(16384, 16384, 16384)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(32768), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(32768, 32768), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               zu bytes
  Total amount of shared memory per block:       zu bytes
  Total number of registers available per block: 65536
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  1024
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          zu bytes
  Texture alignment:                             zu bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 6 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  CUDA Device Driver Mode (TCC or WDDM):         WDDM (Windows Display Driver Model)
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device supports Compute Preemption:            Yes
  Supports Cooperative Kernel Launch:            Yes
  Supports MultiDevice Co-op Kernel Launch:      No
  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 1 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 11.2, CUDA Runtime Version = 11.1, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 1660
Result = PASS
  • 将CUDA Capability Major/Minor version number: 7.5里的值填进TORCH_CUDA_ARCH_LIST中

编译安装

# build
python setup.py build_ext # if success, cl will be launched to compile ops
# install
python setup.py develop
检查安装情况
  • 查看pip包列表
C:\Users\Administrator>pip show mmcv-full
Name: mmcv-full
Version: 1.3.9
Summary: OpenMMLab Computer Vision Foundation
Home-page: https://github.com/open-mmlab/mmcv
Author: MMCV Authors
Author-email: openmmlab@gmail.com
License: UNKNOWN
Location: e:\programdata\python_external_lib\mmcv
Requires: addict, numpy, Pillow, pyyaml, yapf, regex
Required-by:
  • 查看编译文件，55个
  • 查看 _ext.cp38-win_amd64.pyd文件是否生成
  • 上述文件生成正常说明安装成功

正常情况下整个过程纵享丝滑，不需要改任何源码

pyd文件

  • 分享我编译的_ext.cp38-win_amd64.pyd文件，可以安装mmcv-full之后直接放在安装目录中，不需要编译直接可用

当python环境中没有安装pytorch时mmcv不会编译，可以顺利成功安装，这之后再放入pyd文件即可

文件名：_ext.cp38-win_amd64.pyd

前提是CUDA、python、torch、显卡算力等版本需要和我一致才能用gitee.com/zywvvd/Hexo…

参考资料

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