安装kmcuda小结

最新推荐文章于 2024-04-12 09:46:33 发布

huyming876949151

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/huyming876949151/article/details/82391650

本文介绍了如何使用conda安装和从源码编译libKMCUDA库，以实现GPU加速的k-Means聚类算法。在安装过程中可能会遇到问题，但可以通过已编译好的库文件直接导入。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

最近要用到k-Means算法做大规模聚类，但是CPU太慢需要GPU加速，所以用到libKMCUDA库。

Install with conda

pip install libKMCUDA， 但是通过这种安装方式默认CUDA版本是9.0. 其他版本的CUDA可以从源码编译

Compile from source

安装过程

1. 下载源码：https://github.com/src-d/kmcuda

2.  安装gcc-5.4，低版本的gcc编译器不支持，参考博客：
    https://blog.youkuaiyun.com/herokoking/article/details/78249215
    安装完成，将gcc的bin目录添加到Path中，设置CC和CXX切换gcc编译器：
    export CC=/home/hym/gcc-5.4.0-install/bin/gcc
    export CXX=/home/hym/gcc-5.4.0-install/bin/g++

3. 开始安装，执行下面的指令，详见：https://github.com/src-d/kmcuda/issues/27：
    cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release 
    DPYTHON_EXECUTABLE=/home/hym/miniconda2/envs/python36/bin/python3.6m -
    DPYTHON_LIBRARY=/home/hym/miniconda2/envs/python36/lib/libpython3.6m.so -
    DPYTHON_INCLUDE_DIR=/home/hym/miniconda2/envs/python36/include/python3.6m/  -
    DCUDA_ARCH=52 . && make

遇到的问题