ubuntu编译pytorch源码报错${PYTHON_VERSION_STRING}找不到

使用ubuntu编译pytorch源码时,在外部库的cmakeLists文件中,如

  IF(${PYTHON_VERSION_STRING} VERSION_LESS 3.4)
    # ---[ Python < 3.4 does not natively support enums, and needs a polyfill
    SET(PEACHPY_PYTHONPATH "${PYTHON_SIX_SOURCE_DIR}:${PYTHON_ENUM_SOURCE_DIR}:${PYTHON_PEACHPY_SOURCE_DIR}")
  ELSE()
    SET(PEACHPY_PYTHONPATH "${PYTHON_SIX_SOURCE_DIR}:${PYTHON_PEACHPY_SOURCE_DIR}")
  ENDIF()

提示找不到这个${PYTHON_VERSION_STRING},原因是ubuntu缺少cython,需要安装,之后便可解决。

cython 在linux(ubuntu)下安装

sudo apt-get install cython

安装后 输入 cython 即可验证是否安装成功

<think>好的,用户遇到了PyTorch中的CondaValueError,提示版本字符串错误。首先,我需要确定这个问题的可能原因。根据用户提供的引用信息,之前有一个类似的问题是因为编译过程中路径变化导致的问题,解决方法是清理并重新编译。这可能意味着当前的错误也是由于环境中的残留文件或未完成的安装引起的。 接下来,我应该考虑常见的导致版本字符串错误的原因。比如,Conda可能在解析版本号时遇到不符合规范的字符串,这可能是因为某些包的元数据损坏,或者安装过程中断导致版本信息不完整。此外,用户可能尝试从源代编译PyTorch,但中途中断或更改了路径,导致后续安装失败。 根据引用中的解决方法,清理之前的编译文件并重新安装是关键步骤。因此,用户需要执行清理命令,如`python setup.py clean`,然后重新构建和安装。此外,如果使用conda安装,可能需要更新conda本身,确保其能够正确解析版本。同时,检查环境中的其他包是否有冲突,或者尝试创建全新的虚拟环境来隔离问题。 另外,用户可能需要检查他们的安装命令是否正确,特别是版本号是否符合规范,比如是否有多余的字符或格式错误。如果是从源代安装,确保所有依赖项都已正确安装,并且编译过程没有错误。 最后,建议用户在解决问题后验证安装是否成功,例如通过运行简单的PyTorch来确认功能正常。如果问题仍然存在,可能需要进一步检查日志文件或寻求社区支持。</think>### PyTorch CondaValueError版本字符串错误的解决方案 出现`CondaValueError: malformed version string`错误通常是由于环境残留文件、安装中断或版本号解析异常导致。以下是分步解决方案: 1. **清理编译残留文件** 若通过源码编译安装PyTorch,需先清理上次未完成的编译: ```bash python setup.py clean # 清理编译缓存[^1] rm -rf build/ **/*.so # 删除所有编译生成的文件 ``` 2. **更新conda环境** 运行以下命令修复包依赖关系: ```bash conda update --all # 更新所有包版本 conda clean --all -y # 清理无效缓存 conda update conda -y # 更新conda自身 ``` 3. **验证版本号格式** 检查安装命令中的版本号是否符合规范,例如: ```bash # 正确示例 conda install pytorch==1.12.0 torchvision -c pytorch # 错误示例(包含非法字符) conda install pytorch==1.12.0.alpha # 非标准版本号 ``` 4. **新建虚拟环境(推荐)** 创建隔离环境可避免包冲突: ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 -y conda activate pytorch_env pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` 5. **检查系统依赖** Ubuntu系统需确保满足编译要求: ```bash sudo apt install build-essential cmake ninja-build ``` **验证安装成功**: ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出类似1.12.0+cu113 print(torch.cuda.is_available()) # 检查GPU支持 ```
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