cuda12.0安装mmcv

要在CUDA 12.0上安装mmcv，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，请确保你的PyTorch版本与CUDA 12.0兼容。根据引用中的说明，PyTorch在1.x.0和1.x.1之间通常是兼容的，所以你可以安装1.x.0版本编译的mmcv。

2. 接下来，根据引用中的官方文档链接，前往mmcv的安装部分。在文档中，你可以找到详细的安装指南和命令。

3. 根据你的需求和项目要求，选择适当的mmcv版本。请注意，mmcv 1.x版本不再可选，但你可以根据需要手动修改安装命令中的mmcv版本。

4. 参考引用中的指南，拷贝对应版本的安装命令，并在命令行中执行该命令。这将下载并安装所需的mmcv版本。

5. 如果你需要找到mmcv 1.x版本的安装命令，可以参考引用中提供的1.x版本安装命令查询链接。

总结起来，你可以按照以下步骤来安装mmcv在CUDA 12.0上：
- 确保PyTorch版本与CUDA 12.0兼容
- 找到mmcv官方文档链接，根据文档中的指南选择适当的mmcv版本
- 拷贝对应版本的安装命令，并在命令行中执行该命令来安装mmcv

请注意，以上是一般的安装步骤，具体的操作可能因你的系统环境和需求而有所不同。建议你查阅官方文档和参考资料，并根据具体情况进行操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [mmcv与cuda，pytorch版本匹配要求](https://blog.csdn.net/qq_39735236/article/details/128306258)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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