at::native::searchsorted_cuda错误

文章探讨了CUDA在PyTorch的native层的使用,特别是涉及到cuda_cu_linker_symbol操作,它与ATensor在维度为2的V32配置下的交互。内容可能涵盖GPU计算优化和Torch的底层实现。
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/INCLUDE:?warp_size@cuda@at@@YAHXZ

/INCLUDE:?_torch_cuda_cu_linker_symbol_op_cuda@native@at@@YA?AVTensor@2@AEBV32@@Z

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PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

在使用 PyTorch 构建自定义 CUDA 扩展时,可能会遇到链接错误 `LNK2001`,例如涉及符号 `at::native::_torch_cuda_cu_linker_symbol_op_cuda` 的未解析外部符号问题。这类错误通常与构建配置、依赖库版本不匹配或缺少必要的编译标志有关。 ### 问题分析 该错误通常发生在以下几种情况: - **PyTorch 版本与 CUDA 工具包不兼容**:如果使用的 PyTorch 构建版本对应的 CUDA 版本与当前系统安装的 CUDA Toolkit 不一致,会导致链接器找不到正确的符号。 - **未正确设置构建环境**:包括未激活正确的 Python 虚拟环境、未设置 `CUDA_HOME` 环境变量,或未将 `nvcc` 编译器路径加入 `PATH`。 - **缺少必要的编译和链接标志**:如未启用 `TORCH_CUDA_ARCH_LIST` 指定目标 GPU 架构,或未正确链接 PyTorchCUDA 库(如 `torch_cuda.lib`)。 - **C++ ABI 不匹配**:在 Linux 上,若 PyTorch 是用 GCC 的 C++11 ABI 构建的,而扩展模块使用的是非兼容的 ABI 设置,则可能出现链接错误。 - **ninja 构建工具版本过旧或配置错误**:可能导致某些编译参数未能正确传递给链接器。 ### 解决方案 #### 1. 确保 PyTorchCUDA 版本匹配 检查当前安装的 PyTorch 是否支持系统中安装的 CUDA 版本。可以通过如下命令查看 PyTorchCUDA 支持信息: ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) ``` 确保输出的 CUDA 版本与本地安装的 CUDA Toolkit 匹配。如果不匹配,建议卸载当前 PyTorch 并从 [PyTorch 官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 获取对应 CUDA 版本的安装命令。 #### 2. 设置构建环境变量 在 Windows 上,确保已安装适用于 CUDA 的 Visual Studio 构建工具,并设置以下环境变量: ```bash set CUDA_HOME="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.X" set PATH=%PATH%;"%CUDA_HOME%\bin" ``` 在 Linux 或 macOS 上,确保 `nvcc` 在 `PATH` 中,并设置: ```bash export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-X.X export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH ``` #### 3. 设置 `TORCH_CUDA_ARCH_LIST` 指定目标 GPU 架构可以避免因架构不匹配导致的链接失败。例如: ```bash export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6" # 替换为你的 GPU 计算能力版本 ``` 可在 NVIDIA 官方文档中查找设备的计算能力版本。 #### 4. 使用合适的编译器和链接器选项 在构建过程中,确保启用了 CUDA 支持并链接了必要的库。例如,在 `setup.py` 文件中应包含: ```python from setuptools import setup from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension setup( name='my_extension', ext_modules=[ CUDAExtension( 'my_extension', ['src/my_extension.cpp', 'src/my_extension_kernel.cu'], extra_compile_args={'cxx': ['-O2'], 'cuda': ['-O2', '-arch=sm_86']}, extra_link_args=['-lcudart'] ) ], cmdclass={ 'build_ext': BuildExtension } ) ``` #### 5. 更新构建工具链 确保 `ninja` 和 `pytorch` 都是最新版本: ```bash pip install --upgrade ninja torch ``` 对于 Conda 用户,可运行: ```bash conda update -c pytorch pytorch torchvision torchaudio ``` #### 6. 清理并重新构建 有时缓存可能导致构建失败,建议清理之前的构建文件后再尝试: ```bash python setup.py clean rm -rf build/ python setup.py develop ``` ---
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