警告：torch.utils.ffi已被弃用，请改用cpp扩展

PyTorch弃用torch.utils.ffi：迁移到cpp扩展指南
最新推荐文章于 2024-01-04 07:00:00 发布
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本文介绍了PyTorch中遇到'ImportError: torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead'错误的解决方法。开发者需转向使用cpp扩展，文章提供了创建和使用cpp扩展的示例，帮助利用C++提升深度学习性能。

警告：torch.utils.ffi已被弃用，请改用cpp扩展

近期，许多使用PyTorch深度学习框架的开发人员可能会遇到一个名为"ImportError: torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead"的错误。这个错误是因为torch.utils.ffi模块已被官方弃用，推荐使用cpp扩展来代替。本文将简要介绍如何解决这个问题。

首先，让我们看一下这个错误是如何出现的。通常，在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们可能会导入一些必要的模块和库，其中之一就是torch.utils.ffi。然而，最近的更新中，PyTorch官方宣布不再继续支持ffi模块，并建议开发者使用cpp扩展代替。

那么，如何使用cpp扩展来取代ffi模块呢？接下来，我将提供一个简单的示例代码来说明这一过程。

首先，我们需要确保你的系统已经安装了合适的编译工具，如gcc、g++等。如果还没有安装，你可以根据你的操作系统和版本来安装相应的编译工具。

接下来，我们需要创建一个CPP文件（例如example.cpp），内容如下：

#include <torch/extension.h>

torch
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torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead
jacke121的专栏
01-03 3843
torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead torch1.6 第一步 在build.py文件中的找到语句： from torch.utils.ffi import create_extension(共一处） 将其改为： from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension 第二步 在build.py文件中的找到语句 ffi = create_extension...
UserWarning: torch.nn.utils.clip_grad_norm is now deprecated in favor of torch.nn.utils.clip_grad_no
qihshe的博客
01-04 2091
这样做的目的是限制模型参数的梯度范数，以防止梯度过大导致训练不稳定等问题。版本的函数，将在不增加额外内存开销的情况下完成梯度裁剪操作。后缀版本的函数会直接修改张量的梯度值，而不会创建新的副本。函数已被弃用，并推荐使用。在 PyTorch 中，
ImportError: torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead.
weixin_44493291的博客
01-24 1万+
错误原因 pytorch 版本不匹配 torch.utils.ffi 是 pytorch 0.4 版本的模块 在之后的版本中已经停止使用了 如果是 create_extension 的话可以抢救一下 from torch.utils.ffi import create_extension 修改成 from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension 再将下面的调用 xxx = create_extension(...) 改成 xxx = BuildEx
(已解决）ImportError: torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead.
qq_43240841的博客
09-04 7126
(已解决）ImportError: torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead. 问题翻译过来就是 torch.utils.ffi被弃用了，需要其他的包来代替，我使用的pytorch版本是1.2.0 第一步 在build.py文件中的找到语句： from torch.utils.ffi import create...
【已解决】ImportError: torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead.
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ShuqiaoS的博客
03-12 7万+
本文记录了博主遇到问题“ImportError: torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead.”的解决方案。更新于2019.03.12。 背景： 博主需要安装一个程序，该程序用到了PyTorch中的一个包（torch.utils.ffi），但是博主安装的PyTorch版本是1.0.1，也就因此导致了上面的错误。 ...
python torch.utils.data.DataLoader使用方法
09-17
`torch.utils.data.DataLoader`是PyTorch框架中用于高效加载和处理数据的关键组件。它在机器学习模型的训练过程中起着至关重要的作用，因为它的功能包括数据分批、数据预处理、多线程加载以及可选的随机打乱顺序等。...
python_utils.zip
08-28
python3.5自己用到的一些python工具类的集合，包括csv,excel导出，httpclient,mysql数据库连接，全局配置文件等，把这些工具类做了些简单的封装，方便在平时的开发中进行调用。
ImportError: torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead. (SGG KERN中)
weixin_43873564的博客
10-21 1095
把代码中pytorch低版本Faster-RCNN部分修改为高版本
_wrap_function：torch.utils.ffi is deprecated.Please use cpp extensions instead
低吟浅笑
03-25 6551
问题描述：因为使用高版本的torch，导致torch.utils.ffi被弃用。但是，高版本的torch并未对wrap_function进行重写(供大家直接调用)，最稳妥的方法是降低torch的版本，降低到0.4.0。但是降低到0.4.0，cuda的版本也要改变，很麻烦。大家可以试试这个，不行的话，再考虑通过conda建立虚拟环境降低版本。 解决措施：I solved by adding the source code of torch.utils.ffi to my project without ch
运行CenterNet的demo.py，出现错误 “torch.utils.ffi is deprecated”
blueblood7的专栏
12-17 605
使用最新版本的pytorch，（torch版本1.3.1，torchvision版本0.4.2。） conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch 从https://github.com/xingyizhou/CenterNet运行 demo.py， 出现 “ImportError: torch.utils.f...
pytorch报错ImportError: torch.utils.ffi requires the cffi package
怡宝2号
02-18 5325
Traceback (most recent call last): File “setup.py”, line 7, in from torch.utils.ffi import create_extension File “/home/iot1/miniconda2/envs/mypytorch/lib/python2.7/site-packages/torch/utils/ffi/init....
Ubuntu16.04 报错ImportError: torch.utils.ffi requires the cffi package
KyrieHe的博客
04-18 6454
Traceback (most recent call last): File “/home/warp-ctc/pytorch_binding/setup.py”, line 7, in from torch.utils.ffi import create_extension File “/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/torc...
PyTorch学习总结(二)——基于torch.utils.ffi的自定义C扩展
码农王小呆的博客
12-05 7006
步骤一 准备好你的C代码首先，你写好你的C函数。接下来你可以找到一个模块的forward和backward函数的实现，其主要实现输入相加的功能。在你的.c文件中，你可以使用#include <TH/TH.h>和#include <THC/THC.h>指令来分别包含TH及THC。ffi工具可以确保编译器在build的过程中找到它们。/* src/my_lib.c */ #include <TH/TH.
解决PyTorch报错“ImportError: torch.utils.ffi requires the cffi package”
越野者的博客
03-09 4554
如题，PyTorch报错，如下图所示： 从报错内容可以看出，环境缺少cffi，它是一种可以通过Python调用C的功能接口，基于一种类C声明，基本可以直接和任何C代码交互。 解决： 在自己的环境中安装cffi即可，可以在自己的环境中运行如下命令进行安装： pip install cffi ...
from torch.utils.ffi import create_extension ModuleNotFoundError: No module named 'torch.utils.ffi'
最新发布
08-04
<think>我们正在处理用户关于ModuleNotFoundError: No module named 'torch.utils.ffi'的问题。根据引用内容，我们知道用户可能是在使用PyTorch时遇到了这个错误。首先，我们需要理解这个错误的背景。 在早期版本的PyTorch（1.0之前）中，`torch.utils.ffi`模块用于创建C扩展。然而，从PyTorch 1.0开始，官方推荐使用C++扩展（通过`torch.utils.cpp_extension`）代替FFI，因此`torch.utils.ffi`模块被移除了。如果用户正在尝试运行一个依赖于旧版PyTorch（<1.0）的代码，或者代码本身是为旧版PyTorch编写的，那么就会遇到这个错误。 解决方案主要有两个方向： 1. 将代码更新为使用新的C++扩展方式（推荐）。 2. 安装一个旧版本的PyTorch（例如0.4.1）来兼容旧代码。 由于安装旧版本可能不是最佳选择（因为旧版本可能不支持当前Python版本或存在其他问题），我们优先推荐更新代码。 ### 解决方案 #### 方法1：更新代码使用C++扩展（推荐） 如果用户有权限修改代码，应该将使用`torch.utils.ffi`的地方替换为`torch.utils.cpp_extension`。 原代码可能类似： ```python from torch.utils.ffi import create_extension ``` 应替换为： ```python from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CppExtension, CUDAExtension ``` 并且修改扩展的构建方式。例如，原FFI方式创建扩展： ```python ffi = create_extension( 'ext_name', headers=['src/header.h'], sources=['src/file1.c', 'src/file2.c'], ...) ``` 使用C++扩展方式： ```python setup( name='ext_name', ext_modules=[ CppExtension('ext_name', ['src/file1.cpp', 'src/file2.cpp']), ], cmdclass={ 'build_ext': BuildExtension }) ``` 注意：C++扩展要求源文件是C++文件（.cpp, .cu等），并且需要修改setup.py文件使用`setuptools`的`setup`函数。 #### 方法2：安装旧版PyTorch（不推荐） 如果无法修改代码，可以尝试安装旧版本的PyTorch（例如0.4.1）。但请注意，旧版本可能与新的Python版本不兼容，且不再受官方支持。 安装命令示例（使用pip）： ```bash pip install torch==0.4.1 torchvision==0.2.1 ``` 或者使用conda： ```bash conda install pytorch=0.4.1 -c pytorch ``` 但强烈建议优先考虑更新代码。 ### 其他注意事项 - 如果用户使用的是非常旧的代码库，可能整个项目都需要更新以适应PyTorch 1.0+的API。 - 检查代码中是否有其他过时的用法，一并更新。 ### 引用说明 我们参考了PyTorch官方文档关于扩展的部分，以及社区中关于此错误的讨论。由于这是一个常见的迁移问题，官方文档提供了详细的迁移指南[^4]。 [^4]: PyTorch Migration Guide for Extensions: https://pytorch.org/docs/stable/notes/extending.html §§相关问题§§ 1. 如何将PyTorch的C扩展从旧版FFI迁移到新的C++扩展？ 2. 安装旧版PyTorch时如何解决依赖冲突？ 3. PyTorch的C++扩展有哪些优势？</think>### 解决 `ModuleNotFoundError: No module named 'torch.utils.ffi'` 错误 这个错误通常发生在以下两种场景中： 1. **PyTorch 版本过新**：`torch.utils.ffi` 在 PyTorch 1.0 后被移除，改用 `torch.utils.cpp_extension`[^4]。 2. **代码依赖旧版 PyTorch**：您运行的代码是为 PyTorch ≤ 0.4.1 设计的。 --- ### 🔧 解决方案 #### ✅ 方法 1：更新代码（推荐） 将旧版 `ffi` 代码迁移到新版扩展接口： ```python # 旧版 (已废弃) from torch.utils.ffi import create_extension # 新版 (PyTorch ≥ 1.0) from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CppExtension # 修改 setup.py 中的配置 setup( ext_modules=[CppExtension('module_name', ['src/file.cpp'])], cmdclass={'build_ext': BuildExtension} ) ``` #### ⚠️ 方法 2：降级 PyTorch（兼容旧代码） 仅当无法修改代码时使用： ```bash # 安装 PyTorch 0.4.1 (最后支持 ffi 的版本) pip install torch==0.4.1 torchvision==0.2.1 ``` > **注意**：降级可能导致其他依赖冲突，且失去新版特性支持[^4]。 #### 🔍 验证 PyTorch 版本 ```python import torch print(torch.__version__) # 确认版本 ≤ 0.4.1 ``` --- ### 📚 技术背景 - `torch.utils.ffi` 用于 PyTorch 的 **C 扩展**，在 2019 年随 PyTorch 1.0 发布被弃用。 - 替代方案 `torch.utils.cpp_extension` 支持更高效的 **C++/CUDA 混合编程**，且编译更简单[^4]。 --- ### 💡 预防措施 1. 检查项目文档是否指定 PyTorch 版本要求 2. 新项目直接使用 `cpp_extension`： ```python from torch.utils.cpp_extension import load custom_op = load(name="op", sources=["op.cpp"], verbose=True) ```
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