Python 如何使用numpy从源代码构建pytorch
我正试图从源代码构建pytorch v1.4.0,因为我需要它用于另一个模块。 我已经成功地从源代码构建了pytorch,但当我尝试运行预期的python脚本时,出现以下错误:Python 如何使用numpy从源代码构建pytorch,python,numpy,ubuntu,pytorch,torchvision,Python,Numpy,Ubuntu,Pytorch,Torchvision,我正试图从源代码构建pytorch v1.4.0,因为我需要它用于另一个模块。 我已经成功地从源代码构建了pytorch,但当我尝试运行预期的python脚本时,出现以下错误: RuntimeError: PyTorch was compiled without NumPy support 所以我查了一下我做错了什么,结果发现我需要在从源代码构建pytorch之前安装numpy,所以我就是这么做的。 我使用命令: pip3 install numpy==1.19.4 安装pytorch时,控
RuntimeError: PyTorch was compiled without NumPy support
所以我查了一下我做错了什么,结果发现我需要在从源代码构建pytorch之前安装numpy,所以我就是这么做的。
我使用命令:
pip3 install numpy==1.19.4
安装pytorch时,控制台提供了很多信息,包括构建设置。生成设置如下所示:
-- Compile definitions : ONNX_ML=1;ONNX_NAMESPACE=onnx_torch;HAVE_MMAP=1;_FILE_OFFSET_BITS=64;HAVE_SHM_OPEN=1;HAVE_SHM_UNLINK=1;HAVE_MALLOC_USABLE_SIZE=1
-- CMAKE_PREFIX_PATH : /home/elvygcp/venv/lib/python3.6/site-packages;/usr/local/cuda
-- CMAKE_INSTALL_PREFIX : /home/elvygcp/venv/pytorch-1.4.0/torch
--
-- TORCH_VERSION : 1.4.0
-- CAFFE2_VERSION : 1.4.0
-- BUILD_CAFFE2_MOBILE : ON
-- USE_STATIC_DISPATCH : OFF
-- BUILD_BINARY : OFF
-- BUILD_CUSTOM_PROTOBUF : ON
-- Link local protobuf : ON
-- BUILD_DOCS : OFF
-- BUILD_PYTHON : True
-- Python version : 3.6.9
-- Python executable : /home/elvygcp/venv/bin/python3
-- Pythonlibs version : 3.6.9
-- Python library : /usr/lib/libpython3.6m.so.1.0
-- Python includes : /usr/include/python3.6m
-- Python site-packages: lib/python3.6/site-packages
-- BUILD_CAFFE2_OPS : ON
-- BUILD_SHARED_LIBS : ON
-- BUILD_TEST : True
-- BUILD_JNI : OFF
-- INTERN_BUILD_MOBILE :
-- USE_ASAN : OFF
-- USE_CUDA : ON
-- CUDA static link : OFF
-- USE_CUDNN : OFF
-- CUDA version : 10.2
-- CUDA root directory : /usr/local/cuda
-- CUDA library : /usr/local/cuda/lib64/stubs/libcuda.so
-- cudart library : /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so
-- cublas library : /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcublas.so
-- cufft library : /usr/local/cuda/lib64/libcufft.so
-- curand library : /usr/local/cuda/lib64/libcurand.so
-- nvrtc : /usr/local/cuda/lib64/libnvrtc.so
-- CUDA include path : /usr/local/cuda/include
-- NVCC executable : /usr/local/cuda/bin/nvcc
-- CUDA host compiler : /usr/bin/cc
-- USE_TENSORRT : OFF
-- USE_ROCM : OFF
-- USE_EIGEN_FOR_BLAS : ON
-- USE_FBGEMM : ON
-- USE_FFMPEG : OFF
-- USE_GFLAGS : OFF
-- USE_GLOG : OFF
-- USE_LEVELDB : OFF
-- USE_LITE_PROTO : OFF
-- USE_LMDB : OFF
-- USE_METAL : OFF
-- USE_MKL : OFF
-- USE_MKLDNN : ON
-- USE_MKLDNN_CBLAS : OFF
-- USE_NCCL : ON
-- USE_SYSTEM_NCCL : OFF
-- USE_NNPACK : ON
-- USE_NUMPY : OFF
-- USE_OBSERVERS : ON
-- USE_OPENCL : OFF
-- USE_OPENCV : OFF
-- USE_OPENMP : ON
-- USE_TBB : OFF
-- USE_PROF : OFF
-- USE_QNNPACK : ON
-- USE_REDIS : OFF
-- USE_ROCKSDB : OFF
-- USE_ZMQ : OFF
-- USE_DISTRIBUTED : ON
-- USE_MPI : OFF
-- USE_GLOO : ON
-- BUILD_NAMEDTENSOR : OFF
有两件事我不明白:
- 行:
,我认为这很奇怪,因为我遵循了github页面上的pytorch构建说明,其中提到我需要CUDNN从源代码构建pytorch,并且CUDNN安装在我的系统上USE\u CUDNN:OFF
- 行:
,我不知道为什么,但pytorch不识别NUMPY使用\u NUMPY:OFF
OS: Ubuntu 18.04 LTS
Cuda version: 10.2
CuDNN version: 8
python venv in Google Cloud Compute Engine VM
如何从源代码构建pytorch 1.4.0:
git clone --branch v1.4.0 https://github.com/pytorch/pytorch.git pytorch-1.4.0
cd pytorch-1.4.0/
git submodule update --init --recursive
sudo apt install cmake -y
sudo apt-get update
cd ../
sudo apt install python3-venv -y
python3 -m venv venv/
cd venv
source bin/activate
cd pytorch-1.4.0/
pip install pyyaml
python3 setup.py install
cd ../
git clone --branch v0.5.0 https://github.com/pytorch/vision.git torchvision-0.5.0
cd torchvision-0.5.0/
python3 setup.py install
cd ../
如果有人能告诉我如何让pytorch认识numpy并与numpy合作,我将非常感激。
如果我需要提供更多信息,我很乐意提供。好的,我不知道解决方案是什么,因为我做了两件事:
- 我安装了一个较低版本的numpy,因为我的torch版本也有点旧
- 我用命令清除了所有pytorch安装缓存:
sudo USE\u ROCM=1 USE\u LMDB=1 USE\u OPENCV=1 MAX\u JOBS=15 python3 setup.py clean
使用\u NUMPY:ON
。
不知道这是否解决了我所有的问题,构建pytorch需要很长时间,所以我只能拭目以待,但至少它解决了这个问题:)您是否通过使用建议的方法构建解决了“pytorch编译时没有NumPy支持”的问题?@VihangaAW是的,我建议检查pytorch版本的发布日期,安装之前发布的Numpy版本。