按照解释首先进入torch.utils.cpp_extension.py。ctrl+F搜索以下baton,定位到以下这一句话,然后卡一个断点debug。 debug运行之后,删除了build_directory变量所指向的路径下面的lock文件,问题解决!!!如果没有的话,lock文件可能不只一个,在torch_extensions文件夹下的每一个文件夹里都可能有lock文件,要把每一个lock文件...
与上面的预编译不同(类似于静态库)可以直接使用torch.utils.cpp_extension.load函数进行及时编译(类似于动态库,就没有setup. py install 了,该文件用于将指定的源编译为动态库。随后将该库作为模块加载到当前Python进程中,并从该函数返回,以备使用,参考:) 及时编译参考代码中的使用: import time import numpy as ...
使用torch.utils.cpp_extension模块编译C++代码。创建一个Python脚本来编译扩展(例如setup.py): python from setuptools import setup from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension setup( name='my_cpp_extension', ext_modules=[ CUDAExtension('my_cpp_extension', [ 'my_cpp_extension.cp...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - pytorch/torch/utils/cpp_extension.py at v0.4.1 · pytorch/pytorch
想要查看 Pytorch 实际使用的运行时的 cuda 目录,可以直接输出之前介绍的 cpp_extension.py 中的 CUDA_HOME 变量。 import torch import torch.utils import torch.utils.cpp_extension torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME #输出 Pytorch 运行时使用的 cuda...
torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead torch1.6 第一步 在build.py文件中的找到语句:fromtorch.utils.ffiimportcreate_extension(共一处) 将其改为:fromtorch.utils.cpp_extensionimportBuildExtension 第二步 在build.py文件中的找到语句 ...
🐛 Describe the bug Importing torch.utils.cpp_extension raises NotADirectoryError for non-ROCM builds. Context: I'm installing detectron2 which imports constants from torch, on setup here. This triggers the exception. Adding NotADirectory...
...import torch; from torch.utils.cpp_extension import CUDA_HOME; print(torch.cuda.is_available(), CUDA_HOME...)' 输出的结果是 true /usr/local 可以看到CUDA_HOME对应的输出结果有问题,照理来说输出结果应该是/usr/local/cuda或者/usr/local/cuda-9.2之类的,...~/.bashrc 再运行python -c '...
amd64-3.8\torch_scatter\composite running build_ext C:\Users\hastings\anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\cpp_extension.py:346: UserWarning: Error checking compiler version for cl: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。 warnings.warn(f'Error checking compiler version for {compiler}: {error}'...
但在pytoch1.0之后,这个模块就用不了了,用torch.utils.cpp_extension来进行代替,该模块是对c++进行拓展,而且它具有最小(但通常足够的)的参数来构建c++扩展的优点,具体的使用过程可以参考Pytorch拓展进阶(二):Pytorch结合C++以及Cuda拓展。如果想要对多个c++文件和cuda文件进行拓展的话,具体实现可以参考maskrcnn-bench...