确定你想要安装的 PyTorch3D 版本。可以在 PyTorch3D 的官方 GitHub 仓库(https://github.com/facebookresearch/pytorch3d)中找到所有的版本信息。使用git命令克隆仓库或者直接下载指定版本的源码压缩包。 如果使用git,在命令提示符或 PowerShell 中进入你想要保存源码的目录,然后执行以下命令来克隆仓库: git clone http...
另外我补充一点,通过设置DEBUG=1,调试pytorch时gdb既能进入pytorch的C源码,也能进入python的源码,python不需要自己编译也是没有问题的(最初我以为这是必须的,后来发现直接用anacon的python编译pytorch一点问题都没有)至于为什么能进入python库的C源码,我也不知道,有时间得再细看一下pytorch编译部分,找到解压python源码包...
sudochmoda+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 判断是否安装成功: cat/usr/local/cuda-11.3/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 如果没有反应就说明安装失败 4.源码安装pytorch 直接参考pytorch.org中的源码安装就行...
源码编译安装pytorch debug版本 根据官网指示安装 pytorch安装指南:https://github.com/pytorch/pytorch conda 安装对应的包:https://anaconda.org/anaconda/(这个网站可以搜索包的源) 如果按照官网提供的export cmake_path方式不成功,推荐在~/.bashrc中添加cmake的路径 eg:export CMAKE_PREFIX_PATH="/home/jzc/mini...
pytorch v1.0 准备工作 首先我假设你已经安装好了pytorch的调试版本,如果没有,请参考: pytorch源码开发:在Ubuntu中的编译调试(C语言源码级调试) 编译pytorch时一定要使用python setup.py build develop,还要设置DEBUG=1,不然无法进入源码。 下面是一个gdb调试pytorch程序的过程,有兴趣的可以参考。我要说明的是,gdb调试...
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ 1. 安装torch 在同一文件夹下运行: conda install pytorch-1.5.0-py3.5_cuda10.2.89_cudnn7.6.5_0.tar.bz2 2. 再安装torchvision : conda install torchvision最终失败 通过pip install torchvision安装也失败 ...
检查默认内核源码路径(以“/lib/modules/`uname -r`/build”为例)。 执行ls /lib/modules/`uname -r`/build命令,查看路径是否存在,如目录下显示类似如下文件,则说明存在内核源码,安装驱动包时则会自动使用内核进行驱动编译。 检查make是否存在。 执行make -v命令,若能查询到make工具的版本,则make已安装。 若未...
安装tensorflow tensorflow的安装碰到了一些小问题,目前tf官方最新版本的1.12只支持cuda9.2的环境,并没提供官方的cuda10支持。所以想要在我们现在已经装好的环境里面使用tensorflow,就有下面三种方式了: 从源代码编译tensorflow,开启cuda10的支持,顺便可以做一下优化编译。
话说我们的PyTorch版本已经长年锁死在不超过1.5的版本,原因是英伟达限制了一些便宜型号GPU的商用,比如不能升级到cuda9.2或以上,然而对于9.2以下的cuda,PyTorch从1.2版本开始就不提供预构建安装包,只允许源码编译,而从1.6版本开始,就连源码编译都不支持了。如果想用上新版本的PyTorch,要么是学校实验室,要么在企业买V100...
通常来说,按照官网教程来安装mmdet不会出大乱子。安装注意事项:1.确保cuda版本与安装pytorch,cudatoolkit版本一致;2.安装前检查各个依赖库的版本,并不是最新版本最好。主要集中在pytorch, mmcv, torchvision, 我是用的mmdetv1版本比较老,如果按照官网步骤会直接安装最新版本依赖库,有时候会出现问题(我的mmcv出现问题,...