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PyTorch源码编译(windows)


1.打开pytorch源码仓库: ​​https://github.com/pytorch/pytorch#from-source​​



PyTorch源码编译(windows)_深度学习


2.PyTorch用途与安装方法:



PyTorch源码编译(windows)_Powered by 金山文档_02


3.Python与编译器版本要求 (Python3.7或者更高,编译器要求支持C++17)



PyTorch源码编译(windows)_深度学习_03


4.如果要支持CUDA编程,要安装NVIDIA CUDA 11或者更高版本, 安装NVIDIA cuDNN v7或者更高版本

CUDA不支持MacOS, 禁用CUDA ,设置 USE_CUDA=0



PyTorch源码编译(windows)_python_04


  1. 使用conda安装能用依赖:

conda install astunparse numpy ninja pyyaml setuptools cmake cffi typing_extensions future six requests dataclasses



PyTorch源码编译(windows)_CUDA_05


依赖安装完成:



PyTorch源码编译(windows)_python_06


根据要求安装下列包 (32位处理器才安装 : conda install mkl mkl-include ,64位处理器不用安装)



PyTorch源码编译(windows)_深度学习_07


安装UV库



PyTorch源码编译(windows)_python_08


克隆PyTorch源码: git clone --recursive ​​https://github.com/pytorch/pytorch​​



PyTorch源码编译(windows)_深度学习_09


克隆完成:



PyTorch源码编译(windows)_CUDA_10


编译安装:



PyTorch源码编译(windows)_深度学习_11


编译中...



PyTorch源码编译(windows)_CUDA_12


编译完成



PyTorch源码编译(windows)_深度学习_13


现在可开始机器学习了



PyTorch源码编译(windows)_pytorch_14




PyTorch源码编译(windows)_深度学习_15


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