源码编译torch

Ubuntu16.04源码编译PyTorch与Torchvision
本文记录了在Ubuntu16.04上因网络问题无法通过conda和pip安装PyTorch和Torchvision后,采用源码编译的详细步骤。包括PyTorch和Torchvision的源码安装,以及在Windows环境下编译PyTorch的注意事项和安装流程。

最近在研究pytorch,但是呢,在安装的时候遇到不少麻烦,特此坐下记录。

在ubantu16.04下安装pytorch和Torchvision(conda,pip 均失败后采用源码安装)

因为网络原因(墙),用官网的安装办法根本无法安装pytorch,无奈去github看到了源码安装。话不多说,开始安装吧

<think>好的,我需要帮助用户了解如何从源码编译LibTorch。根据用户提供的引用资料,我需要综合这些信息,并整理出一个清晰的步骤指南。 首先,用户提到了引用3中的内容,其中提到在Ubuntu 22.04 LTS上源码编译安装PyTorch的步骤,包括克隆特定版本的源码。这可能涉及到下载PyTorch的特定版本,比如v1.13.1。另外,引用4提到使用build_libtorch.py脚本来构建libtorch,这可能是一个关键步骤。 接下来,引用2提到可以下载预编译的libtorch版本,但如果用户需要支持C++11或特定功能,可能需要自己编译。引用1则强调了LibTorch的依赖项和CMake的重要性,但用户的问题是关于源码编译,所以需要关注如何配置和构建。 我需要确保步骤包括以下部分: 1. 环境准备:安装必要的依赖项,如CMake、Python、CUDA等。 2. 获取源码:克隆PyTorch仓库并切换到指定版本的分支。 3. 配置构建选项:比如是否启用CUDA,是否仅构建libtorch等。 4. 执行构建命令:使用工具脚本或直接调用CMake。 5. 安装和验证:确保编译后的库正确安装并能被使用。 需要注意的是,用户提供的引用4提到使用build_libtorch.py脚本,这可能是一个内部工具,但用户可能需要更通用的方法。此外,源码编译可能需要处理依赖项,如引用3中提到的依赖安装步骤。 可能的问题包括依赖项缺失、版本冲突、构建选项配置错误等,所以需要提醒用户注意这些点,并参考官方文档。同时,要区分是仅构建libtorch还是整个PyTorch,引用4的方法可能仅构建libtorch,而引用3的方法可能构建整个PyTorch但包含libtorch。 综合这些信息,我需要分步骤写出详细的编译流程,确保用户能按照步骤操作,并正确引用提供的资料。同时,生成的相关问题需要围绕编译可能遇到的挑战、优化编译速度、验证安装等展开。</think>### 如何从源码编译 LibTorch 以下是基于 PyTorch 官方文档和引用资料的 LibTorch 源码编译步骤: --- #### **1. 环境准备** - **系统要求**:Ubuntu 22.04 LTS 或其他支持 C++17 的 Linux 发行版[^3]。 - **安装依赖项**: ```bash sudo apt-get install cmake ninja-build git python3-pip libopenblas-dev libopenmpi-dev libjpeg-dev libpng-dev ``` - **Python 依赖**(用于配置脚本): ```bash pip3 install -r requirements.txt ``` --- #### **2. 获取 PyTorch 源码** 克隆 PyTorch 仓库并切换到指定版本分支(例如 v1.13.1): ```bash git clone -b v1.13.1 https://github.com/pytorch/pytorch.git cd pytorch git submodule sync git submodule update --init --recursive ``` [^3] --- #### **3. 配置构建选项** - **仅编译 LibTorch**(不包含 Python 绑定): ```bash python3 tools/build_libtorch.py ``` 此脚本会自动配置 CMake 参数,生成 LibTorch 的动态库和头文件[^4]。 - **自定义选项**(可选): - 启用 CUDA 支持:添加 `USE_CUDA=1` - 指定安装路径:`CMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/to/libtorch` --- #### **4. 执行编译** - 使用 Ninja 加速编译: ```bash cd build cmake -GNinja .. # 根据需求添加参数(如 -DUSE_CUDA=ON) ninja ``` 编译完成后,LibTorch 会生成在 `build/lib` 目录下[^1][^4]。 --- #### **5. 验证安装** 创建测试程序 `test.cpp`: ```cpp #include <torch/torch.h> int main() { torch::Tensor tensor = torch::rand({2, 3}); std::cout << tensor << std::endl; return 0; } ``` 编译并运行: ```bash g++ test.cpp -std=c++14 -I/path/to/libtorch/include -L/path/to/libtorch/lib -ltorch -lc10 export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/libtorch/lib:$LD_LIBRARY_PATH ./a.out ``` 若输出随机矩阵,则编译成功。 --- #### **注意事项** - **版本兼容性**:确保 PyTorch 源码版本与 LibTorch 的 C++ API 兼容[^2]。 - **依赖冲突**:若遇到 CXX11 错误,需更新编译器(如 g++ 9+)[^2]。 - **加速编译**:使用 `-j$(nproc)` 参数并行编译(例如 `ninja -j8`)。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI算法网奇

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值