PyTorch源码编译(windows)

原创 已于 2023-01-31 23:39:56 修改 · 740 阅读 · 1 ·
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#pytorch #深度学习 #python

于 2023-01-08 13:50:12 首次发布
本文详细介绍了如何从源码安装PyTorch，包括Python和编译器的要求，CUDA与cuDNN的安装，以及依赖库的管理。对于非MacOS用户，若需CUDA支持，应安装CUDA11及以上和cuDNNv7以上版本。使用conda进行依赖包的安装，并通过git克隆PyTorch仓库后进行编译安装。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.打开pytorch源码仓库: https://github.com/pytorch/pytorch#from-source

2.PyTorch用途与安装方法:

3.Python与编译器版本要求 (Python3.7或者更高,编译器要求支持C++17)

4.如果要支持CUDA编程,要安装NVIDIA CUDA 11或者更高版本, 安装NVIDIA cuDNN v7或者更高版本

注:CUDA不支持MacOS, 禁用CUDA ,设置 USE_CUDA=0

  1. 使用conda安装能用依赖:

conda install astunparse numpy ninja pyyaml setuptools cmake cffi typing_extensions future six requests dataclasses

依赖安装完成:

根据要求安装下列包 (32位处理器才安装 : conda install mkl mkl-include ,64位处理器不用安装)

安装UV库

克隆PyTorch源码: git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch

克隆完成:

编译安装:

编译中...

编译完成

现在可开始机器学习了

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https://oldpan.me/archives/pytorch-build-simple-instruction 亲测可用，保证python 版本合适， 我的是python3.7
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下载源代码和依赖库 需要在内部隔离网络中从源码编译pytorch，但内部网络无法链接github。且pytorch依赖库众多，一个一个地下载依赖库不太现实。 我采用的方法是：在外部可联网的机器上git clone pytorch源码，切换到所需的branch或者tag上。使用命令git submodules update --init --recursive下载所有的依赖库。这一步非常耗时，也可能会失败，需要反复执行该命令，直到没有报错了，所有的依赖库才算都下载了。注意一定要加上 --recursive，因
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2024 最新PyTorch源码编译流程和踩坑记录，PyTorch build from source
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06-01 2775
然后执行，其中MAX_JOBS是并行编译，如果你机器性能不好，建议设置为1，不然可能编译到最后的时候，容易爆内存，然后重新来过.....我的环境是16G内存，CPU是13th Gen Intel(R) Core(TM) i9-13900H，基本上设置MAX_JOBS=4差不多能把内存占满。通过下面的命令下载Pytorch以及所需要的第三方插件，但这个过程会反复失败，问题就是github是境外的原因，即使挂了梯子，依然会反复失败，只能看运气下载成功，因为所有文件大小差不多1~2G，所以全看你的网络情况。
Windows源码编译Pytorch和Detectron2记录
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07-31 689
想在实验室电脑上搭建Detectron2环境以方便改代码，cpu版的倒是好搭建，但是由于实验电脑过于老旧（GT730 (ㄒoㄒ)），在安装CUDA版的pytorch后，发现pytorch在1.3版本后不在支持算力低的显卡，而detectron2又不支持版本低的pytorch，无奈只能从source from安装pytorch，下面给出我安装CUDA版时的方法和我踩过的坑： 1.安装CUDA和cudnn： https://blog.youkuaiyun.com/sinat_23619409/...
001-Windows下PyTorch极简开发环境配置
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本文记录一下自己在windows环境下编译pytorch源码所经过程和踩过的坑。
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编译过程见https://blog.youkuaiyun.com/wangdong1106/article/details/109597447
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OpenKE Windows编译base.dll。编译过程和环境详见 https://blog.youkuaiyun.com/wangdong1106/article/details/85109706
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上篇文章win10安装pytorch只是安装好了库，但是并不能追踪到pytorch源代码。windows平台下的源码编译太过麻烦，linux系统笔者是安装在虚拟机中，并不能调用宿主机的CUDA和CUDNN，但是还是编译一下CPU版的pytorch。 一、安装anaconda 使用清华镜像下载Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh，之后在下载目录运行，根据提示安装，默...
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各位，爱折腾的我又来啦！这次我准备搞点不一样的，在Windows搞定PyTorch的编译。 首先，我先简要介绍一下PyTorch吧。PyTorch是Facebook开发维护的一个符号运算库，可用于搭建动态的神经网络。它的代码简洁，优美，也具有很强的性能。举个例子，如果我们要在Theano或者TensorFlow下进行向量的运算，我们会先定义一个tensor，再对tensor做计算，然后定义一个fu...
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0. 前言 目标：在 ubuntu 16.04 上编译PyTorch1.4源码。 参考资料：PyTorch 1.4 源码，release链接 1. 基本流程 参考资料：官方提供了教程 只提供了 conda 编译的流程，如果没有conda要从源码编译应该特别麻烦…… 流程： 第一步：安装依赖。 公共依赖：conda install numpy ninja pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi 安装 mega：conda install -c pyt
windows下python源码编译
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### 编译Python源码于Windows环境 对于在Windows环境中编译Python源代码的需求，通常涉及设置合适的开发工具链以及编写构建脚本。当涉及到具体项目如PyTorch或其他依赖复杂库的项目时，则可能还需要额外配置特定版本的CUDA、Visual Studio以及其他必要的软件包。 #### 设置基础编译环境 为了准备编译所需的环境，在Windows平台上建议通过Anaconda来管理不同项目的独立运行环境[^2]。这不仅简化了Python及其扩展模块的安装过程，还能够有效隔离各个工作空间之间的潜在冲突。创建一个新的Conda虚拟环境可以确保所有组件都处于预期的状态之下： ```bash conda create --name myenv python=3.9.13 conda activate myenv ``` 接着，依据目标应用的具体需求，进一步安装其他必需项，比如Cython用于加速Python程序执行效率或是作为接口层连接底层C/C++实现的功能[^1]。 #### 安装编译器及相关工具 针对Windows平台上的C/C++编译任务，推荐采用Microsoft Visual Studio提供的MSVC编译套件。对于大多数情况而言，安装最新稳定版即可满足日常开发所需；然而某些特殊情况下（例如兼容旧版本API），则需考虑下载指定历史发行版本。此外，还需确认已勾选“使用C++的桌面开发”这一选项以获取完整的编程支持[^3]。 #### 构建与编译流程 一旦上述准备工作完成之后，便可以通过定制化的`setup.py`或类似的构建脚本来启动实际的编译操作。这里假设已经存在名为`cython_build.py`的文件负责处理整个过程中的各项细节——从扫描待转换的`.pyx`文件到最终产出优化后的二进制形式。此时只需简单调用如下指令便可触发本地即时编译动作： ```bash python cython_build.py build_ext --inplace ``` 此命令会读取当前目录下的`cython_build.py`并按照其中定义好的规则来进行相应的工作，包括但不限于将纯Python代码翻译成高效的机器语言表示形式以便提升性能表现。
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