mmcv与PyTorch版本对应关系

以下是mmcv与PyTorch版本对应关系：

| mmcv版本 | PyTorch版本 |
|----------|-------------|
| 1.0.5 | 1.1 |
| 1.1.0 | 1.2 |
| 1.2.0 | 1.3 |
| 1.3.0 | 1.4 |
| 1.4.0 | 1.5 |
| 1.5.0 | 1.6 |
| 1.6.0 | 1.7 |
| 1.7.0 | 1.8 |
| 1.7.4 | 1.8.1 |

需要注意的是，这只是mmcv官方文档提供的建议版本对应，实际上可能存在兼容性问题，建议在使用时慎重考虑。

相关问题

mmcv mmdet pytorch对应版本

mmcv与mmdet是一些流行的开源库，用于计算机视觉任务，并且它们都是基于PyTorch深度学习框架。它们的对应版本如下所示：

1. mmcv：mmcv（即"Multimedia Computer Vision Library"）是一个用于计算机视觉研究和开发的工具包。它提供了许多常用的图像和视频处理功能，以及大量的数据增强方法，包括颜色变换、几何变换和噪声扰动等。mmcv的版本号通常采用"x.y.z"的格式，其中"x"表示主要版本号，"y"表示次要版本号，"z"表示修订版本号。

2. mmdet：mmdet（即"OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark"）是一个基于PyTorch开发的目标检测工具库。它提供了许多经典的目标检测算法，如Faster R-CNN、Mask R-CNN和Cascade R-CNN等，并支持各种常见的骨干网络，如ResNet、ResNeXt和HRNet等。与mmcv一样，mmdet的版本号也采用"x.y.z"的格式。

两者之间的对应版本关系比较复杂，因为它们是独立维护的。一般来说，为了保持兼容性，它们的版本号通常是同步升级的。这意味着当mmcv发布新版本时，mmdet也会相应地更新到与之兼容的版本。因此，如果你使用的是特定版本的mmdet，你可以通过查看mmdet的文档或代码仓库来找到对应的mmcv版本。通常情况下，它们会提供一份版本兼容性矩阵，以帮助用户选择合适的版本组合。

总之，如果你想使用mmcv和mmdet进行计算机视觉任务，建议使用它们的最新稳定版本，并尽量保持mmcv和mmdet的版本一致。这样可以确保你能够获得最好的性能和最新的功能。

pytorch1.12.1对应的mmcv版本

PyTorch 1.12.1 版本不存在，最新的 PyTorch 版本是 1.9.1。如果您想了解 PyTorch 1.2.0 对应的 mmcv 版本是什么，那么 mmcv 版本应该是 mmcv-full==1.1.5，您可以使用以下命令安装：

pip install mmcv-full==1.1.5 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu100/torch1.2.0/index.html

请注意，此版本需要 CUDA 10.0 或更高版本，并且仅支持 PyTorch 1.2.0。如果您使用的是其他版本的 PyTorch，请查看对应的 mmcv 版本。