【目次】
MMCV は, OpenMMLab の構成物で,基礎的な機能を提供する.
【文献】
MMCV Contributors, MMCV: OpenMMLab Computer Vision Foundation, https://github.com/open-mmlab/mmcv, 2018.
【関連する外部ページ】
Gitは,バージョン管理システム.ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ.
【サイト内の関連ページ】
Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している.
【関連する外部ページ】
Git の公式ページ: https://git-scm.com/
【サイト内の関連ページ】
【関連する外部ページ】
Python の公式ページ: https://www.python.org/
【サイト内の関連ページ】
NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には, NVIDIA ドライバ, NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN のインストールを行う.
【関連する外部ページ】
コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html
次のコマンドは, PyTorch 2.0 (NVIDIA CUDA 11.8 用) をインストールする. 但し,Anaconda3を使いたい場合には別手順になる.
事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと(ここでは,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする).
PyTorch で,GPU が動作している場合には,「torch.cuda.is_available()」により,True が表示される.
python -m pip install -U --ignore-installed pip python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
Anaconda3を使いたい場合には, Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し, 次のコマンドを実行する. (PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため,Anaconda3を使わないことも検討して欲しい).
conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 cudnn -c pytorch -c nvidia py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
【サイト内の関連ページ】
【関連する外部ページ】
インストールの方法は複数ある. ここでは, NVIDIA CUDA ツールキットを使うことも考え, インストールしやすい方法として,ソースコードからビルドしてインストールする方法を案内している.
コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明
python -c "import torch; TORCH_VERSION = '.'.join(torch.__version__.split('.')[:2]); print(TORCH_VERSION)"
このとき,実際には 11.8 をインストールしているのに,「cu117」のように古いバージョンが表示されることがある.このような場合は,気にせずに続行する.
python -c "import torch; CUDA_VERSION = torch.__version__.split('+')[-1]; print(CUDA_VERSION)"
インストール手順は, https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/installation.html に記載の手順による
python -m pip install -U --ignore-installed pip python -m pip uninstall -y openmim mmcv mmcv-full opencv-python opencv-python-headless python -m pip install -U openmim opencv-python cd %HOMEPATH% rmdir /s /q mmcv git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git cd mmcv pip install -r requirements.txt mim install -e . mim list
エラーメッセージが出ないこと.
python -c "from mmcv.ops import get_compiling_cuda_version, get_compiler_version; print(get_compiling_cuda_version()); print(get_compiler_version())"
Python プログラムは,公式ページ https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/understand_mmcv/visualization.html のものを使用.
次の Python プログラムを実行する.mmcv を用いた表示を行うので,Jupyter QtConsole や Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である.
下図では,Python プログラムの実行のため,jupyter qtconsole を使用している.
import os import mmcv os.chdir((os.getenv('HOMEPATH') + '\\' + 'mmcv')) mmcv.imshow('tests/data/color.jpg')
次の Python プログラムを実行する.mmcv を用いた表示を行うので,Jupyter QtConsole や Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である.
下図では,Python プログラムの実行のため,jupyter qtconsole を使用している.
import os import numpy as np import mmcv os.chdir((os.getenv('HOMEPATH') + '\\' + 'mmcv')) img = np.random.rand(100, 100, 3) mmcv.imshow(img)
次の Python プログラムを実行する.mmcv を用いた表示を行うので,Jupyter QtConsole や Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である.
下図では,Python プログラムの実行のため,jupyter qtconsole を使用している.
import os import numpy as np import mmcv os.chdir((os.getenv('HOMEPATH') + '\\' + 'mmcv')) img = np.random.rand(100, 100, 3) bboxes = np.array([[0, 0, 50, 50], [20, 20, 60, 60]]) mmcv.imshow_bboxes(img, bboxes)