安装¶
我们推荐用户按照我们的最佳实践来安装 MMPose。但除此之外，如果您想根据 您的习惯完成安装流程，也可以参见 自定义安装 一节来获取更多信息。
安装
依赖环境
最佳实践
从源码安装 MMPose
作为 Python 包安装
验证安装
自定义安装
CUDA 版本
不使用 MIM 安装 MMEngine
在 CPU 环境中安装
在 Google Colab 中安装
通过 Docker 使用 MMPose
故障解决
依赖环境¶
在本节中，我们将演示如何准备 PyTorch 相关的依赖环境。
MMPose 适用于 Linux、Windows 和 macOS。它需要 Python 3.7+、CUDA 9.2+ 和 PyTorch 1.8+。
如果您对配置 PyTorch 环境已经很熟悉，并且已经完成了配置，可以直接进入下一节：安装。否则，请依照以下步骤完成配置。
第 1 步 从官网 下载并安装 Miniconda。
第 2 步 创建一个 conda 虚拟环境并激活它。
conda create --name openmmlab python=3.8 -y
conda activate openmmlab
第 3 步 按照官方指南 安装 PyTorch。例如：
在 GPU 平台：
conda install pytorch torchvision -c pytorch
警告
以上命令会自动安装最新版的 PyTorch 与对应的 cudatoolkit，请检查它们是否与您的环境匹配。
在 CPU 平台：
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
第 4 步 使用 MIM 安装 MMEngine 和 MMCV
pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install "mmcv>=2.0.1"
请注意，MMPose 中的一些推理示例脚本需要使用 MMDetection (mmdet) 检测人体。如果您想运行这些示例脚本，可以通过运行以下命令安装 mmdet:
mim install "mmdet>=3.1.0"
备注
新旧版本 mmpose、mmdet、mmcv 的对应关系为：
mmdet 2.x <=> mmpose 0.x <=> mmcv 1.x
mmdet 3.x <=> mmpose 1.x <=> mmcv 2.x
如果遇到版本不兼容的问题，请使用 pip list | grep mm 检查对应关系后，升级或降级相关依赖。注意，mmcv-full 只对应旧版本 mmcv 1.x，所以请先卸载它后，再通过 mim install mmcv 来安装 mmcv 2.x。
最佳实践¶
根据具体需求，我们支持两种安装模式: 从源码安装（推荐）和作为 Python 包安装
从源码安装（推荐）¶
如果基于 MMPose 框架开发自己的任务，需要添加新的功能，比如新的模型或是数据集，或者使用我们提供的各种工具。从源码按如下方式安装 mmpose：
git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose.git
cd mmpose
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
# "-v" 表示输出更多安装相关的信息
# "-e" 表示以可编辑形式安装，这样可以在不重新安装的情况下，让本地修改直接生效
作为 Python 包安装¶
如果只是希望调用 MMPose 的接口，或者在自己的项目中导入 MMPose 中的模块。直接使用 mim 安装即可。
mim install "mmpose>=1.1.0"
验证安装¶
为了验证 MMPose 是否安装正确，您可以通过以下步骤运行模型推理。
第 1 步 我们需要下载配置文件和模型权重文件
mim download mmpose --config td-hm_hrnet-w48_8xb32-210e_coco-256x192 --dest .
下载过程往往需要几秒或更多的时间，这取决于您的网络环境。完成之后，您会在当前目录下找到这两个文件：td-hm_hrnet-w48_8xb32-210e_coco-256x192.py 和 td-hm_hrnet-w48_8xb32-210e_coco-256x192-0e67c616_20220913.pth, 分别是配置文件和对应的模型权重文件。
第 2 步 验证推理示例
如果您是从源码安装的 mmpose，可以直接运行以下命令进行验证：
python demo/image_demo.py \
tests/data/coco/000000000785.jpg \
td-hm_hrnet-w48_8xb32-210e_coco-256x192.py \
td-hm_hrnet-w48_8xb32-210e_coco-256x192-0e67c616_20220913.pth \
--out-file vis_results.jpg \
--draw-heatmap
如果一切顺利，您将会得到这样的可视化结果：
代码会将预测的关键点和热图绘制在图像中的人体上，并保存到当前文件夹下的 vis_results.jpg。
如果您是作为 Python 包安装，可以打开您的 Python 解释器，复制并粘贴如下代码：
from mmpose.apis import inference_topdown, init_model
from mmpose.utils import register_all_modules
register_all_modules()
config_file = 'td-hm_hrnet-w48_8xb32-210e_coco-256x192.py'
checkpoint_file = 'td-hm_hrnet-w48_8xb32-210e_coco-256x192-0e67c616_20220913.pth'
model = init_model(config_file, checkpoint_file, device='cpu') # or device='cuda:0'
# 请准备好一张带有人体的图片
results = inference_topdown(model, 'demo.jpg')
示例图片 demo.jpg 可以从 Github 下载。
推理结果是一个 PoseDataSample 列表，预测结果将会保存在 pred_instances 中，包括检测到的关键点位置和置信度。
备注
MMCV 版本与 PyTorch 版本需要严格对应，如果遇到如下问题：
No module named ‘mmcv.ops’
No module named ‘mmcv._ext’
说明当前环境中的 PyTorch 版本与 CUDA 版本不匹配。你可以通过 nvidia-smi 查看 CUDA 版本，需要与 pip list | grep torch 中 PyTorch 的 +cu1xx 对应，否则，你需要先卸载 PyTorch 并重新安装，然后重新安装 MMCV（这里的安装顺序不可以交换）。
自定义安装¶
CUDA 版本¶
安装 PyTorch 时，需要指定 CUDA 版本。如果您不清楚选择哪个，请遵循我们的建议：
对于 Ampere 架构的 NVIDIA GPU，例如 GeForce 30 系列 以及 NVIDIA A100，CUDA 11 是必需的。
对于更早的 NVIDIA GPU，CUDA 11 是向后兼容 (backward compatible) 的，但 CUDA 10.2 能够提供更好的兼容性，也更加轻量。
请确保您的 GPU 驱动版本满足最低的版本需求，参阅这张表。
备注
如果按照我们的最佳实践进行安装，CUDA 运行时库就足够了，因为我们提供相关 CUDA 代码的预编译，您不需要进行本地编译。
但如果您希望从源码进行 MMCV 的编译，或是进行其他 CUDA 算子的开发，那么就必须安装完整的 CUDA 工具链，参见
NVIDIA 官网，另外还需要确保该 CUDA 工具链的版本与 PyTorch 安装时
的配置相匹配（如用 conda install 安装 PyTorch 时指定的 cudatoolkit 版本）。
不使用 MIM 安装 MMEngine¶
若不使用 mim 安装 MMEngine，请遵循 MMEngine 安装指南.
例如，您可以通过以下命令安装 MMEngine:
pip install mmengine
不使用 MIM 安装 MMCV¶
MMCV 包含 C++ 和 CUDA 扩展，因此其对 PyTorch 的依赖比较复杂。MIM 会自动解析这些 依赖，选择合适的 MMCV 预编译包，使安装更简单，但它并不是必需的。
若不使用 mim 来安装 MMCV，请遵照 MMCV 安装指南。 它需要您用指定 url 的形式手动指定对应的 PyTorch 和 CUDA 版本。
举个例子，如下命令将会安装基于 PyTorch 1.10.x 和 CUDA 11.3 编译的 mmcv。
pip install 'mmcv>=2.0.1' -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.10/index.html
在 CPU 环境中安装¶
MMPose 可以仅在 CPU 环境中安装，在 CPU 模式下，您可以完成训练、测试和模型推理等所有操作。
在 CPU 模式下，MMCV 的部分功能将不可用，通常是一些 GPU 编译的算子，如 Deformable Convolution。MMPose 中大部分的模型都不会依赖这些算子，但是如果您尝试使用包含这些算子的模型来运行训练、测试或推理，将会报错。
在 Google Colab 中安装¶
Google Colab 通常已经包含了 PyTorch 环境，因此我们只需要安装 MMEngine, MMCV 和 MMPose 即可，命令如下：
第 1 步 使用 MIM 安装 MMEngine 和 MMCV
!pip3 install openmim
!mim install mmengine
!mim install "mmcv>=2.0.1"
第 2 步 从源码安装 mmpose
!git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose.git
%cd mmpose
!pip install -e .
第 3 步 验证
import mmpose
print(mmpose.__version__)
# 预期输出： 1.1.0
备注
在 Jupyter 中，感叹号 ! 用于执行外部命令，而 %cd 是一个魔术命令，用于切换 Python 的工作路径。
通过 Docker 使用 MMPose¶
MMPose 提供 Dockerfile 用于构建镜像。请确保您的 Docker 版本 >=19.03。
# 构建默认的 PyTorch 1.8.0，CUDA 10.1 版本镜像
# 如果您希望使用其他版本，请修改 Dockerfile
docker build -t mmpose docker/
注意：请确保您已经安装了 nvidia-container-toolkit。
用以下命令运行 Docker 镜像：
docker run --gpus all --shm-size=8g -it -v {DATA_DIR}:/mmpose/data mmpose
{DATA_DIR} 是您本地存放用于 MMPose 训练、测试、推理等流程的数据目录。