编译文件非常简单,主要是添加头文件和实现文件,以及相关的宏定义; 同时文件还指定了编译后的调用位置(此外为_ext.ext_lib): # build.pyimportosimporttorchfromtorch.utils.ffiimportcreate_extension sources = ['src/ext_lib.c'] headers = ['src/ext_lib.h'] defines = [] with_cuda =Falseiftorch.cuda...
第三步:在同级目录下创建一个.py文件(比如叫“build.py”) 该文件用于对该C扩展模块进行编译(使用torch.util.ffi模块进行扩展编译); #build.pyfromtorch.utils.ffiimportcreate_extension ffi=create_extension( name='_ext.my_lib',#输出文件地址及名称headers='src/my_lib.h',#编译.h文件地址及名称sources=...
首先,您需要创建一个Python脚本,如setup.py来编译和安装这个操作: fromsetuptoolsimportsetup,Extensionfromtorch.utils.cpp_extensionimportBuildExtension,CppExtension setup(name='square_op',ext_modules=[CppExtension('square_cuda',['square.cpp',# 你的C++文件]),],cmdclass={'build_ext':BuildExtension}) 1...
在编译过程中PyMODINIT_FUNC方法被调用,完成了"torch._C"的定义,接着就是各种类型Tensor的初始化函数调用,该部分在后面详细来看。 和普通C拓展套路一致,最终在编译阶段的setup.py文件中,声明Extension 执行setup加入拓展和用到的lib: C = Extension("torch._C", libraries=main_libraries, sources=main_sources, ...
#include <torch/extension.h>:引入PyTorch的C扩展头文件。 torch::Tensor add(...):定义一个名为add的函数,接受两个Tensor并返回它们的和。 PYBIND11_MODULE(...):用PyBind11定义一个PyTorch模块。 3. 编译模块 在项目目录下创建一个CMakeLists.txt文件,内容如下: ...
ffi=create_extension('_ext.my_lib',# _ext/my_lib 编译后的动态 链接库 存放路径。 headers=headers,sources=sources,define_macros=defines,relative_to=__file__,with_cuda=with_cuda)if__name__=='__main__':ffi.build() Function Wrapper ...
官方代码地址:https://github.com/pytorch/extension-cpp 后记 使用C++和C都可以拓展pytorch实现自定义功能或者设计自己的算法。Pytorch拓展这些其实还是比较容易的,唯一的缺点就是,官方几乎没有这方面的文档说明,也就是接口说明,需要我们自己去研究。不过我们平时所需要的接口也就那么几种,多多编写熟悉了就就好。
name='extension', sources=['extension.cpp', 'extension_kernel.cu'], extra_cflags=['-O2'], verbose=True) 之后在python文件中调用:cuda_module.torch_launch_add2(c, a, b, n) 其中torch_launch_add2()为cpp中的函数 现在来看cpp代码:
This repository has been archived by the owner on May 26, 2023. It is now read-only. pytorch/extension-ffiPublic archive NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork70 Star257 master BranchesTags Code Folders and files ...
If you want to write your layers in C/C++, we provide a convenient extension API that is efficient and with minimal boilerplate. No wrapper code needs to be written. You can see a tutorial here and an example here. Installation Binaries Commands to install binaries via Conda or pip wheels...