您可以创建一个新的C文件,例如extension.cpp,在其中实现您的扩展函数。 ```cpp#include <torch/extension.h>torch::Tensor my_extension_function(torch::Tensor input) { // 实现您的扩展函数逻辑 return input; } PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) { m.def("my_extension_function", &my_extensio...
CUDA安装:CUDA Toolkit Archive,选择适应CUDA版本的安装包下载 PyCUDA:Archived: Python Extension Packages for Windows ,页面搜索“pycuda”,下载合适pycuda版本号,pycuda‑2021.1+cuda114‑cp39‑cp39‑win_amd64.whl 表示11.4版本的CUDA,python为3.9版本 PyCUDA安装包为“xxx.whl”格式,在相应文件夹下复制...
source ~/.bashrc 再运行python -c 'import torch; from torch.utils.cpp_extension import CUDA_HOME; print(torch.cuda.is_available(), CUDA_HOME)'输出的结果变为true /usr/local/cuda 此时Kernel not compiled with GPU support的问题就解决了,代码正常运行了。 总结 步骤总结 安装相关库 conda create -n...
File ".../torch/utils/cpp_extension.py", line 1076, in CUDAExtension library_dirs += library_paths(cuda=True) File ".../torch/utils/cpp_extension.py", line 1203, in library_paths if (not os.path.exists(_join_cuda_home(lib_dir)) and File ".../torch/utils/cpp_extension.py", li...
安装顺序应该是:NVIDIA Graphics Drivers->PyTorch 使用torch的第三方子模块 需要安装CUDA Toolkit。 在安装一些基于torch的第三方子模块时,譬如tiny-cuda-nn、nvdiffrast、simple-knn。如果没有安装CUDA Toolkit,torch/utils/cpp_extension.py会报错如下:
安装顺序应该是:NVIDIA Graphics Drivers->PyTorch 使用torch的第三方子模块 需要安装CUDA Toolkit。 在安装一些基于torch的第三方子模块时,譬如tiny-cuda-nn、nvdiffrast、simple-knn。如果没有安装CUDA Toolkit,torch/utils/cpp_extension.py会报错如下:
edgeai-torchvision/torchvision/extension.py def_check_cuda_version():"""Make sure that CUDA versions match between the pytorch install and torchvision install"""ifnot_HAS_OPS:return-1importtorch_version=torch.ops.torchvision._cuda_version()if_version != -1andtorch.version.cudaisnotNone: ...
size);returnret;}AT_ERROR("No such device: ",input.device());}PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION...
需要安装CUDA Toolkit。 在安装一些基于torch的第三方子模块时,譬如tiny-cuda-nn、nvdiffrast、simple-knn。如果没有安装CUDA Toolkit,torch/utils/cpp_extension.py会报错如下: File ".../torch/utils/cpp_extension.py", line 1076, in CUDAExtension library...
>>>importtorch>>>importtorch.utils>>>importtorch.utils.cpp_extension>>>torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME#输出 Pytorch 运行时使用的 cuda 普通用户如果需要安装多个版本的CUDA,可以 卸载nvidia driver sudo apt-getremove--purge nvidia-390nvidia-modprobe nvidia-settings ...