third_party/eigen 生成 libeigen_blas.a; pthreadpool 生成 libpthreadpool.a; clog.c 生成 libclog.a; cpuinfo 生成 llibcpuinfo.a; QNNPACK 生成 libpytorch_qnnpack.a; NNPACK 生成 libnnpack.a; XNNPACK 生成 libXNNPACK.a; c10 生成 libc10.a; ATen、serialize、csrc(autograd、jit等)生成 libtorch_c...
该警告可以忽略,产生这个警告的原因是,pytorch/third_party/eigen/Eigen/src/Core/util/ConfigureVectorization.h:374行这里直接使用了定义 #if defined(EIGEN_HAS_CUDA_FP16) #include <host_defines.h> #include <cuda_fp16.h> #endif 所以这个是eigen没有使用cuda_runtime_api.h 或 cuda_runtime.h 而直接...
该警告可以忽略,产生这个警告的原因是,pytorch/third_party/eigen/Eigen/src/Core/util/ConfigureVectorization.h:374行这里直接使用了定义#if defined(EIGEN_HAS_CUDA_FP16) #include <host_defines.h> #include <cuda_fp16.h>#endif 所以这个是eigen没有使用cuda_runtime_api.h 或 cuda_runtime.h 而直接引用...
NO.1 host_defines.h:54:2: warning In file included from /home/matthew/dev/pytorch/cmake/../third_party/eigen/Eigen/src/Core/util/ConfigureVectorization.h:374:0, from /home/matthew/dev/pytorch/cmake/../third_party/eigen/Eigen/Core:22, from /home/matthew/dev/pytorch/caffe2/utils/eigen_...
在开始阶段会编译third_party目录下的依赖包(基本是facebook和谷歌公司贡献的)。 #Facebook开源的cpuinfo,检测cpu信息的 third_party/cpuinfo #Facebook开源的神经网络模型交换格式, #目前Pytorch、caffe2、ncnn、coreml等都可以对接 third_party/onnx #FB (Facebook) + GEMM (General Matrix-Matrix Multiplication...
正克隆到 '/home/meng/anaconda3/pytorch/third_party/breakpad'... fatal: 无法访问 'https://github.com/driazati/breakpad.git/':Failed to connect to github.com port 443: 连接超时 fatal: 无法克隆 'https://github.com/driazati/breakpad.git' 到子模组路径 '/home/meng/anaconda3/pytorch/third_pa...
CMakeLists.txt:718(include)-- Found Numa: /usr/include-- Found Numa (include: /usr/include, library: /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libnuma.so)--Using third party subdirectory Eigen.-- Found PythonInterp: /root/anaconda3/bin/python (found suitable version"3.11.3", minimum required is"3.0...
git config submodule."third_party/eigen".url "${srcdir}"/eigen-git-mirror git config submodule."third_party/googletest".url "${srcdir}"/googletest git config submodule."third_party/nervanagpu".url "${srcdir}"/nervanagpu git config submodule."third_party/benchmark".url "${srcdir}"/ben...
third_party Pytorch毕竟是大型的深度学习库,所以需要的依赖库也是有很多的,其中有很多我们耳熟能详的数值计算库(eigen、gemmlowp)、模型转换库(onnx、onnx-tensorrt)、并行训练库(gloo、nccl)、自家的底层端实现库(QNNPACK)以及绑定python端的pybind11等一系列所依赖的库。
third_party/cpuinfo #Facebook开源的神经网络模型交换格式, #目前Pytorch、caffe2、ncnn、coreml等都可以对接 third_party/onnx #FB (Facebook) + GEMM (General Matrix-Matrix Multiplication) #Facebook开源的低精度高性能的矩阵运算库,目前作为caffe2 x86的量化运算符的backend。