配置mmdetection出错

Question

ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv._ext'
我的环境为
torch 2.4.1
torchaudio 2.4.1+cu121
torchvision 0.19.1
下载的支持包版本为
mmcv 2.1.0
mmdet 3.3.0
mmengine 0.10.7
一直换版本都报错

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

你遇到的错误是：

ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv._ext'

这个错误通常表示 mmcv 没有正确安装，或者 你安装的 mmcv 版本与你的环境不兼容。根据你提供的信息，你的环境为：

• PyTorch 2.4.1
• TorchAudio 2.4.1+cu121
• torchvision 0.19.1
• mmcv 2.1.0
• mmdet 3.3.0
• mmengine 0.10.7

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✅ 原因分析

1. mmcv 没有正确安装：

   • mmcv 是一个依赖项，它包含 C++ 扩展（如 _ext），如果你使用的是 pip 安装而不是源码编译，可能会导致扩展没有被正确安装。

2. 版本不兼容：

   • 你使用的 mmcv 和 mmdet 的版本可能不兼容，尤其是在 PyTorch 2.x 环境中。

3. CUDA 版本不匹配：

   • 你使用的是 cu121（CUDA 12.1），但某些 mmcv 版本可能只支持特定的 CUDA 版本（如 cu118）。

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🔧 解决方案

1. 卸载现有 mmcv 并重新安装

pip uninstall mmcv -y

然后使用官方推荐的方式安装 mmcv，确保与你的 PyTorch 版本和 CUDA 版本兼容。

📌 推荐方式：通过 mmcv-full 安装

pip install mmcv-full==2.1.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/2.1.0/torch2.4.1_cu121/index.html

如果你不确定哪个版本适合你，可以访问 MMCV 官方下载页面 查看对应版本。

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2. 确认 PyTorch 和 CUDA 版本是否匹配

你使用的是 PyTorch 2.4.1 + cu121（CUDA 12.1）。建议你检查一下是否真的支持该组合：

import torch
print(torch.__version__)        # 应该是 2.4.1
print(torch.version.cuda)       # 应该是 12.1
print(torch.backends.cudnn.version())  # 检查 cudnn 是否可用

如果发现不匹配，可以考虑更换 PyTorch 或者 CUDA 版本。

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3. 升级或降级 mmdet 和 mmengine

你可以尝试以下版本组合，以确保兼容性：

• mmdet 3.3.0
• mmengine 0.10.7
• mmcv 2.1.0

但建议你查看 MMDetection GitHub 页面 上的 Requirements 部分，选择与你 PyTorch 版本对应的版本。

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4. 手动安装 mmcv 源码（可选）

如果你仍然无法通过 pip 安装成功，可以尝试从源码编译：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
cd mmcv
pip install -e .

注意：这需要你已经安装了 torch、torchvision、setuptools、numpy 等依赖。

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5. 验证安装是否成功

运行以下代码测试是否能正常导入：

import mmcv
print(mmcv.__version__)
print(mmcv._ext)

如果没有报错，则说明安装成功。

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✅ 总结步骤（有序列表）

1. 卸载现有的 mmcv

   pip uninstall mmcv -y
   

2. 使用官方链接安装 mmcv-full

   pip install mmcv-full==2.1.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/2.1.0/torch2.4.1_cu121/index.html
   

3. 检查 PyTorch 和 CUDA 版本是否匹配

   import torch
   print(torch.__version__)
   print(torch.version.cuda)
   

4. 验证 mmcv 是否安装成功

   import mmcv
   print(mmcv.__version__)
   print(mmcv._ext)
   

5. 如果仍失败，尝试从源码安装 mmcv

   git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
   cd mmcv
   pip install -e .
   

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💡 额外提示

• 如果你在使用 Colab 或 Jupyter Notebook，请确保每次重启内核后都重新安装依赖。
• 如果你使用的是 Conda 环境，建议使用 conda install -c conda-forge mmcv 来避免版本冲突。

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如果你仍然无法解决，请提供完整的错误日志或输出结果，我可以进一步帮你定位问题。