compile mysqldb 1.2.3 for mysql 5.5 on windows

本文提供了在Windows 7 64位环境下使用VS2008和Python 2.6.6安装MySQL-Python的具体步骤,包括修改配置文件、编译源代码等,并解决了可能出现的错误。

unlike postgres where tons of third party drivers are waiting for being chosen, for mysql, there are only a few choices and mysqldb is the best at the moment (yep, there are many pure python drivers for mysql, unfortunately, there are all in beta status).



mysql-python doesn't have an offical binary for python 2.6 & mysql 5.5 so i have to build one for myself.


1: get a copy of mysql-python and uncompress it.


2: open setup_windows.py and commet two sentences:


#serverKey = _winreg.OpenKey(_winreg.HKEY_LOCAL_MACHINE, options['registry_key'])
    #mysql_root, dummy = _winreg.QueryValueEx(serverKey,'Location')


now assign a new value for mysql_root...


here my root is mysql_root = r"D:\MySQL\MySQL Server 5.5"


3: find out library_dirs = [ os.path.join(mysql_root, r'lib\opt') ] and change it to


library_dirs = [ os.path.join(mysql_root, r'lib') ]


after step two and three, save setup_windows.py


4: open _mysql.c comment  find the following part:


#if defined(MS_WINDOWS)
#include <winsock2.h>
#include <windows.h>
#include <config-win.h>
#else
#include "my_config.h"
#endif


wipe #include <config-win.h> and #else out. use #include "my_config.h" directly, like:

#if defined(MS_WINDOWS)
#include <winsock2.h>
#include <windows.h>

#endif

#include "my_config.h"


save _mysql.c


5: python setup.py install... after that we may run some tests...all tests are passed on my machine...


tested envrionment:


windows 7 64 bit...


vs2008, python 2.6.6

 

Note: occasionally, when doing python setup.py install we may see generate _mysql.pyd.manifest error,  use

python setup.py clean, python setup.py bdist instead.



<think>好的,用户的问题是关于在Windows上使用PyTorch的torch.compile时遇到不支持的错误,需要解决方案或原因。首先,我需要确认用户的具体错误信息,但根据用户提供的引用内容,问题可能涉及两个部分:一个是CUDA错误,另一个是Windows不支持torch.compile。 首先,用户提到的引用[1]是关于CUDA错误的,可能与GPU硬件或驱动有关。用户尝试在4090显卡上运行时出现错误,但在2080Ti上正常。这可能是因为PyTorch版本或CUDA版本与4090的兼容性问题。用户已经通过将求逆操作转移到CPU上解决,但这可能影响性能。另一个解决方法是升级PyTorch到1.13.1,这可能修复了相关bug。 接下来,用户的主要问题是关于torch.compileWindows上不支持的问题。根据引用[2],用户提供的代码显示,在Windows下使用torch.compile后的模型保存的权重键名带有&#39;_orig_mod.&#39;前缀,导致加载失败。解决方法是通过修改权重键名来适配。此外,用户提到torch.compileWindows上尚未官方支持,可能需要等待PyTorch的更新。 我需要验证这些信息的准确性。查阅PyTorch官方文档,发现确实在较早版本中,torch.compile可能仅支持Linux系统,而Windows支持可能还不完善或处于实验阶段。因此,用户需要确认使用的PyTorch版本是否支持Windows的编译功能。如果官方尚未支持,用户可能需要升级到最新版本或使用Linux环境。 另一个可能的解决方案是避免在Windows上使用torch.compile,或者使用变通方法处理保存的模型权重,如用户提供的load_weights函数。此外,用户可能需要关注PyTorch的更新日志,以获取对Windows支持的进展。 总结来说,用户的问题可能有多个方面:硬件兼容性、PyTorch版本问题、以及Windows平台支持的限制。需要逐一分析并提供对应的解决方案,同时建议用户检查官方文档和社区讨论,以获取最新的支持信息。</think>关于 `torch.compile` 在 Windows 系统上不支持的问题,以下是详细分析及解决方案: --- ### **问题原因** 1. **平台兼容性限制** PyTorch 的 `torch.compile` 功能在早期版本中仅支持 Linux 系统,对 Windows 的支持尚不完善[^2]。当尝试在 Windows 上使用 `torch.compile` 时,可能会触发 `RuntimeError`,提示 "Windows not yet supported"。 2. **权重键名冲突** 使用 `torch.compile` 编译后的模型保存时,参数名称会添加 `_orig_mod.` 前缀(例如 `_orig_mod.conv1.weight`),而原始模型结构未包含此前缀,导致加载权重时键名不匹配[^2]。 --- ### **解决方案** #### **方法 1:手动修复权重键名** 通过修改权重文件的键名适配未编译的模型结构: ```python def load_weights(path): weight = torch.load(path) new_weight = weight.copy() keys_list = list(weight.keys()) for key in keys_list: if &#39;_orig_mod.&#39; in key: del_key = key.replace(&#39;_orig_mod.&#39;, &#39;&#39;) new_weight[del_key] = weight[key] del new_weight[key] return new_weight # 加载权重 weight = load_weights(model_path) model.load_state_dict(weight) ``` 此方法通过删除 `_orig_mod.` 前缀,确保键名与模型参数对齐[^2]。 --- #### **方法 2:升级 PyTorch 版本** PyTorch 2.0 及以上版本逐步增强了对 `torch.compile` 的跨平台支持。建议升级到最新稳定版: ```bash pip install torch --upgrade ``` **注意**:需确认新版本是否已官方支持 Windows 平台。 --- #### **方法 3:切换至 Linux 环境** 若需完整支持 `torch.compile` 的优化功能,建议在 Linux 系统中运行相关代码。 --- #### **方法 4:避免使用 `torch.compile`** 对于 Windows 用户,若上述方法不可行,可暂时放弃编译优化,直接使用原始模型: ```python # 删除模型编译语句 # model = torch.compile(model) # 注释此行 ``` --- ### **根本原因与长期建议** 1. **PyTorch 官方限制** `torch.compile` 底层依赖的编译器工具链(如 Triton)在 Windows 上尚未完全适配,导致功能受限。建议关注 PyTorch 官方更新日志(如 [PyTorch GitHub](https://github.com/pytorch/pytorch))获取最新支持进展。 2. **硬件与驱动兼容性** 若涉及 GPU 错误(如 CUDA 操作不支持),需确保 PyTorch 版本、CUDA Toolkit 版本与 GPU 驱动匹配。例如,NVIDIA RTX 4090 需要 CUDA 11.8+ 及对应驱动版本[^1]。 ---
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