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PyTorch、CUDA、MMCV 与 MMDetection 版本兼容性指南

PyTorch、CUDA、MMCV 与 MMDetection 之间存在严格的版本依赖关系。多组主流版本的兼容性矩阵，涵盖从 CUDA 10.1 到 11.8 的支持情况，以及 MMDetection 不同主版本对 MMCV 的具体要求。通过对照表格，开发者可以快速确定当前硬件环境下的最佳软件栈组合，避免因版本冲突导致的安装失败或模型推理异常。重点关注新版 MMEngine 架构的引入变化及旧版项目的迁移路径。

追风少年发布于 2026/3/26更新于 2026/7/2445 浏览

PyTorch、CUDA、Python 版本对应表

高版本 CUDA 通常向下兼容低版本，但具体支持情况需参考下表。

PyTorch 版本Python 支持版本CUDA 10.1CUDA 10.2CUDA 11.1CUDA 11.3CUDA 11.6CUDA 11.7CUDA 11.8安装指令中 CUDA tag
2.1.03.8–3.11❌❌❌❌✅✅✅+cu117, +cu118
2.0.13.8–3.11❌❌❌❌✅✅✅+cu117, +cu118
1.13.13.7–3.10❌✅✅✅✅✅✅+cu117, +cu116, etc.
1.12.13.7–3.10❌✅✅✅✅✅✅+cu116, +cu115, etc.
1.11.03.6–3.9❌✅✅✅✅❌❌+cu113, +cu102
1.10.03.6–3.9✅✅✅✅❌❌❌+cu113, +cu102, +cu101
1.9.03.6–3.9✅✅✅❌❌❌❌+cu111, +cu102, +cu101
1.8.0
3.6–3.9
✅
✅
✅
❌
❌
❌
❌
+cu111, +cu102, +cu101
1.7.13.6–3.8✅✅❌❌❌❌❌+cu110, +cu102, +cu101
1.6.03.6–3.8✅✅❌❌❌❌❌+cu102, +cu101
1.5.13.5–3.8✅✅❌❌❌❌❌+cu102, +cu101
1.4.03.5–3.8✅✅❌❌❌❌❌+cu101, +cu100

PyTorch、CUDA、MMCV 版本组合

详细安装信息请参考 MMCV 官方文档。

MMCV-full 与 MMDetection 版本组合

MMDetection 版本MMCV 版本
mastermmcv-full>=1.3.17, <1.5.0
2.19.1mmcv-full>=1.3.17, <1.5.0
2.19.0mmcv-full>=1.3.17, <1.5.0
2.18.0mmcv-full>=1.3.17, <1.4.0
2.17.0mmcv-full>=1.3.14, <1.4.0
2.16.0mmcv-full>=1.3.8, <1.4.0
2.15.1mmcv-full>=1.3.8, <1.4.0
2.15.0mmcv-full>=1.3.8, <1.4.0
2.14.0mmcv-full>=1.3.8, <1.4.0
2.13.0mmcv-full>=1.3.3, <1.4.0
2.12.0mmcv-full>=1.3.3, <1.4.0
2.11.0mmcv-full>=1.2.4, <1.4.0
2.10.0mmcv-full>=1.2.4, <1.4.0
2.9.0mmcv-full>=1.2.4, <1.4.0
2.8.0mmcv-full>=1.2.4, <1.4.0
2.7.0mmcv-full>=1.1.5, <1.4.0
2.6.0mmcv-full>=1.1.5, <1.4.0
2.5.0mmcv-full>=1.1.5, <1.4.0
2.4.0mmcv-full>=1.1.1, <1.4.0
2.3.0mmcv-full==1.0.5
2.3.0rc0mmcv-full>=1.0.2
2.2.1mmcv==0.6.2
2.2.0mmcv==0.6.2
2.1.0mmcv>=0.5.9, <=0.6.1
2.0.0mmcv>=0.5.1, <=0.5.8

综合推荐配置

MMDetection 版本MMCV-full 版本MMEngine 版本PyTorch 推荐版本支持 CUDA 版本架构说明
3.3.0≥2.1.0≥0.10.01.10 ~ 2.211.3 ~ 12.x全新 MMEngine 架构
3.2.x2.0.1 ~ 2.0.2≥0.9.01.10 ~ 2.111.3 ~ 11.8新架构适配中
3.0.02.0.0≥0.7.11.10 ~ 2.011.1 ~ 11.7MMEngine 初期版本
2.28.21.7.0❌ 不需要1.10 ~ 1.1310.2 ~ 11.6经典架构最后版本
2.26.01.6.2❌1.8 ~ 1.1210.1 ~ 11.3适合向前兼容
2.24.11.5.2❌1.8 ~ 1.1010.1 ~ 11.1适合旧项目迁移
2.20.01.4.8❌1.7 ~ 1.1010.0 ~ 10.2适合 CUDA 10.1
2.18.11.3.18❌1.6 ~ 1.910.0 ~ 10.2VisDrone 项目常用
2.11.01.2.6❌1.6 ~ 1.810.0 ~ 10.1稳定性不错
2.5.01.1.5❌1.5 ~ 1.610.0较早期版本
2.0.01.0.0❌1.4 ~ 1.59.2 ~ 10.0V2 架构起点
1.2.00.6.2❌1.49.2MMDetection 早期版本

实际部署时，建议优先选择官方推荐的稳定版本组合。若需升级，务必先查阅对应版本的 Release Notes，避免引入破坏性变更。

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