MMCV包的安装教程
首先找到conda create -n mmsegmention python=3.8 -y #
找到对应的pytorch与cuda版本
简洁的告诉我，如果我的电脑gpu的cuda版本是12.8，那我在不同的虚拟环境中能不能安装不同的cuda版本，为什么可以安装不同的，而不是12.8？
答案：可以，而且很常见。
🎯 为什么可以
CUDA 有两层：
- GPU驱动的CUDA（12.8）
- 你电脑GPU安装的，不能改
- 是硬件层面的
- PyTorch打包的CUDA（可以任选）
- 是软件包内部的
- 只要 ≤ GPU驱动CUDA版本就行
- 跟GPU驱动的CUDA可以不一样
查看对应的mmcv官网查找对应的mmcv安装：
https://mmcv.readthedocs.io/zh-cn/latest/get_started/installation.html#install-mmcv
https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html可查看cu102-torch1.8.0支持的mmcv版本号https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html
现在我下载了"D:\download\mmcv_full-1.3.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl"，请问怎么安装到我的虚拟环境中？(swin)
xieqihang@xie666 MINGW64 /d/github/Swin-Transformer-Semantic-Segmentation-main
🎯 cp 是什么
cp = CPython版本号
📋 对应表
cp36 → Python 3.6 cp37 → Python 3.7 cp38 → Python 3.8 cp39 → Python 3.9 cp310 → Python 3.10📌 你的文件名解析
以这个为例：
mmcv_full-1.4.3-cp38-cp38-win_amd64.whl ^^^^ Python 3.8⚠️ 重要
你必须下载与你的Python版本匹配的wheel
检查你的Python版本：
python --version假设输出是Python 3.8.x，那就要下载cp38的wheel：
mmcv_full-1.4.3-cp38-cp38-win_amd64.whl ✓1.conda create -n swin python3.7
2. https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
3.export HTTP_PROXY="http://127.0.0.1:7897"
export HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:7897"
4.pip install ./mmcv_full-1.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
这个报错不是你代码的问题，而是一个非常典型、而且很“致命”的 OpenMMLab 版本冲突问题。
我先给你一句话结论，再一步步解释，最后给你必成功的修复方案。
❌ 一句话结论（先记住）
你同时安装了
mmcv 2.x和mmcv-full 1.4.0，
而你的项目是基于「老版 mmcv 1.x API」的，
两套 API 完全不兼容，直接导致print_log找不到。
🔍 报错核心是什么？
报错信息
ImportError: cannot import name 'print_log' from 'mmcv'出错位置
from mmcv import print_log实际情况
你当前环境里：
mmcv 2.0.0rc1 ❌（新架构） mmcv-full 1.4.0 ❌（老架构） mmengine 0.10.7 ❌（新架构）👉mmcv 2.x 已经把print_log移走 / 删除了
👉 老代码还在用mmcv.print_log
👉 于是直接炸
🧠 为什么会这样？（原理讲清楚）
OpenMMLab 有一次大重构
| 时代 | 核心组件 |
|---|---|
| 老版（你这个项目） | mmcv 1.x + mmcv-full |
| 新版 | mmcv 2.x + mmengine |
老版代码（你的项目在用）
from mmcv import print_log from mmcv.runner import BaseRunner新版架构（你现在装的）
mmcv 2.x → 只保留 utils / ops mmengine → runner / logging / hooks👉API 不兼容是“设计层面的”，不是小 bug
🚨 你现在环境里的致命问题（必须修）
❌ 同时存在：
mmcv==2.0.0rc1mmcv-full==1.4.0mmengine==0.10.7
这是100% 错误组合。
✅ 必成功修复方案（强烈推荐）
🎯 目标版本组合（与你的代码 100% 匹配）
| 组件 | 版本 |
|---|---|
| Python | 3.7 |
| torch | 1.8.0 |
| torchvision | 0.9.0 |
| mmcv-full | 1.4.0 |
| mmcv | ❌ 不单独装 |
| mmengine | ❌ 不装 |
| mmsegmentation | 0.29.x / 0.30.x（老版） |
🛠️ 修复步骤（一步一步照做）
① 卸载所有冲突包（关键）
pip uninstall mmcv mmcv-full mmengine mmsegmentation -y确认干净：
pip list | findstr mmcv👉 不应该再看到 mmcv / mmengine
② 重新安装mmcv-full 1.4.0（只装这一个）
你已经有 wheel，对 Windows 很好：
pip install ./mmcv_full-1.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl验证：
python - <<EOF import mmcv print(mmcv.__version__) print(mmcv.print_log) EOF✅ 应该能 import 成功
③ 安装「老版」mmsegmentation（必须）
pip install mmsegmentation==0.29.1（如果项目 README 指定了版本，用它）
④ 再跑你的训练命令
python tools/train.py configs/swin/upernet_swin_tiny_224x224_160k_hanfeng.py❌ 千万不要做的事（重要）
❌ 不要装
mmcv==2.x❌ 不要装
mmengine❌ 不要混用新老 mmseg
❌ 不要 pip install mmcv（会覆盖 mmcv-full）
🧠 一句话总结（你可以拿去给别人解释）
这个错误是由于项目基于 mmcv 1.x，而环境中误装了 mmcv 2.x 和 mmengine，导致旧 API（print_log）缺失。解决方法是回退到 mmcv-full 1.x 并移除 mmcv 2.x 相关组件。
🔥 如果你愿意，我可以继续帮你：
✅对照你的 GitHub 项目，给你一套“完全一致”的版本表
✅帮你检查这个 Swin 配置文件是否和 mmseg 版本匹配
✅一步到位给你一个 environment.yml
我找到问题了！错误显示你使用的是 site-packages 中安装的标准 mmsegmentation，而不是这个项目的自定义版本。这个Swin Transformer项目需要使用项目本地的代码，因为它包含了自定义的 SwinTransformer 实现。
解决办法：
① 手动安装兼容的 timm（不含 safetensors）
pip install -e .
pip install timm==0.4.12
这个版本：
✔ 支持 Python 3.7
✔ 不依赖 safetensors
✔ 与 Swin 早期项目兼容$ pip list
Package Version Editable project location
------------------ ----------- -----------------------------------------------------
addict 2.4.0
certifi 2022.12.7
cycler 0.11.0
flit_core 3.6.0
fonttools 4.38.0
importlib-metadata 6.7.0
kiwisolver 1.4.5
markdown-it-py 2.2.0
matplotlib 3.5.3
mdurl 0.1.2
mkl-fft 1.3.1
mkl-random 1.2.2
mkl-service 2.4.0
mmcls 0.25.0
mmcv-full 1.4.0
mmsegmentation 0.11.0d:\github\swin-transformer-semantic-segmentation-main
numpy 1.21.5
opencv-python 4.12.0.88
packaging 24.0
Pillow 9.5.0
pip 22.3.1
platformdirs 4.0.0
prettytable 3.7.0
Pygments 2.17.2
pyparsing 3.1.4
python-dateutil 2.9.0.post0
PyYAML 6.0
regex 2024.4.16
rich 13.8.1
scipy 1.7.3
setuptools 65.6.3
six 1.16.0
termcolor 2.3.0
terminaltables 3.1.10
timm 0.4.12
tomli 2.0.1
torch 1.8.0
torchaudio 0.8.0
torchvision 0.9.0
typing_extensions 4.7.1
wcwidth 0.2.14
wheel 0.38.4
wincertstore 0.2
yapf 0.32.0
zipp 3.15.0