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依赖

  • Linux / Windows / Mac
  • Python 3.6+
  • PyTorch 1.5 或更高
  • CUDA 9.0 或更高
  • NCCL 2
  • GCC 5.4 或更高
  • mmcv

安装

a. 创建并激活 conda 虚拟环境，如 python 3.8：

conda create -n mmedit python=3.8 -y
conda activate mmedit

b. 按照 PyTorch 官方文档 安装 PyTorch 和 torchvision，然后安装对应路径下的 mmcv-full

如 cuda 10.1 & pytorch 1.7：

conda install pytorch==1.7.1 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.7/index.html "opencv-python<=4.5.4.60"

注 1：过高版本的 opencv-python 在使用中存在一些问题，因此在安装时限制其版本。

注 2：确保 CUDA 编译版本和 CUDA 运行版本相匹配。 用户可以参照 PyTorch 官网 对预编译包所支持的 CUDA 版本进行核对。

例1：如果 /usr/local/cuda 文件夹下已安装了 CUDA 10.1 版本，则需要安装 CUDA 10.1 下预编译的 PyTorch。

conda install pytorch cudatoolkit=10.1 torchvision -c pytorch

例2：如果你在 /usr/local/cuda 文件夹下已安装 CUDA 9.2 版本，并且想要安装 PyTorch 1.3.1 版本，则需要安装 CUDA 9.2 下预编译的 PyTorch。

conda install pytorch=1.3.1 cudatoolkit=9.2 torchvision=0.4.2 -c pytorch

c. 克隆 MMEditing 仓库

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

d. 安装相关依赖和 MMEditing

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

如果你是在 macOS 环境下安装，则需将上述命令的最后一行替换为：

CC=clang CXX=clang++ CFLAGS='-stdlib=libc++' pip install -e .

e. 验证安装

安装完成后，可以切换到其他目录（例如 /home 目录），并尝试在 python 中导入 mmedit，导入成功则证明安装成功

$ cd ~
$ python

>>> import mmedit
>>> mmedit.__version__
'0.12.0'

注：

  1. git commit 的 id 将会被写到版本号中，如 0.6.0+2e7045c。这个版本号也会被保存到训练好的模型中。 推荐用户每次在对本地代码和 github 上的源码进行同步后，执行一次步骤 b。如果 C++/CUDA 代码被修改，就必须进行这一步骤。

    重要：如果你在一个新的 CUDA/PyTorch 版本下重新安装了 mmedit ，请确保删除了./build文件夹

    pip uninstall mmedit
rm -rf ./build
find . -name "*.so" | xargs rm

  2. 根据上述步骤， MMEditing 就会以 dev 模式被安装，任何本地的代码修改都会立刻生效，不需要再重新安装一遍（除非用户提交了 commits，并且想更新版本号）。

  3. 如果用户想使用 opencv-python-headless 而不是 opencv-python，可在安装 MMCV 前安装 opencv-python-headless。

  4. 有些模型（例如图像修复任务中的 EDVR）依赖于 mmcv-full 中的一些 CUDA 算子，具体的依赖可在 requirements.txt 中找到。 如需要，请通过 pip install -r requirements.txt 命令来安装 mmcv-full，安装过程中会在本地编译 CUDA 算子，这个过程大概需要10分钟。 另一种方案是安装预编译版本的 mmcv-full，请参考 MMCV 主页 获取具体的安装指令。 此外，如果你要使用的模型不依赖于 CUDA 算子，那么也可以使用 pip install mmcv来安装轻量版本的 mmcv，其中 CUDA 算子被移除了。

CPU 环境下的安装步骤

MMEditing 也可以在只有 CPU 的环境下安装（即无法使用 GPU 的环境）。

相应的，安装 CPU 版本的 PyTorch 和 MMCV

conda install pytorch==1.7.1 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.7/index.html "opencv-python<=4.5.4.60"

然而在该环境下，有些功能将被移除，例如：

  • Deformable Convolution（可变形卷积）

因此，如果您尝试使用一些包含可变形卷积的模型进行推理，则会出现错误。

利用 Docker 镜像安装 MMEditing

MMEditing 提供了一个 Dockerfile 来创建 docker 镜像

# build an image with PyTorch 1.5, CUDA 10.1
docker build -t mmediting docker/

运行以下命令：

docker run --gpus all --shm-size=8g -it -v {DATA_DIR}:/mmediting/data mmediting

完整的安装脚本

conda create -n open-mmlab python=3.7 -y
conda activate open-mmlab

# install latest pytorch prebuilt with the default prebuilt CUDA version (usually the latest)
conda install -c pytorch pytorch torchvision -y
git clone https://github.com/open-mmlab/mmediting.git
cd mmediting
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .