我的setup.py中的代码是这样写的:from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension import Cython from Cython.Build import cythonize import numpy extensions = [ Extension('models.model', ['model.pyx'], include_dirs=[numpy.get_include()],language="c++"), ] setup( name='models', ext_modules=cythonize(extensions), ) # 添加以下两行代码 for e in extensions: e.cython_directives = {"language_level": 3} ext_modules = cythonize(extensions),但是当我运行python setup.py build_ext --inplace命令时,却只生成了该.pyx对应的cpp文件,没有对应的hpp文件,我希望生成.pyx文件对应的.cpp和.hpp文件应该怎么做

时间: 2024-01-26 20:02:47 浏览: 150
你可以尝试添加`--annotate`选项来生成更详细的编译日志,例如`python setup.py build_ext --inplace --annotate=build`。这样可以查看是否有语法错误或其他问题导致hpp文件未生成。 另外,你也可以尝试添加`extra_compile_args`和`extra_link_args`来指定编译参数,例如: ```python extensions = [ Extension('models.model', ['model.pyx'], include_dirs=[numpy.get_include()], language="c++", extra_compile_args=["-std=c++11", "-O3"], extra_link_args=["-std=c++11"]), ] ``` 其中`extra_compile_args`用于指定编译器参数,`extra_link_args`用于指定链接器参数。你可以根据自己的需求进行修改。 最后,你也可以手动编译生成hpp文件,例如: ```bash cython -3 --cplus model.pyx ``` 这会生成model.cpp和model.hpp两个文件。然后你可以将model.cpp添加到extensions中进行编译。
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我的setup.py中的代码是这样写的:from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension import Cython from Cython.Build import cythonize import numpy extensions = [ Extension('models.model', ['model.pyx'], include_dirs=[numpy.get_include()],language="c++"), ] setup( name='models', ext_modules=cythonize(extensions), ) # 添加以下两行代码 for e in extensions: e.cython_directives = {"language_level": 3} ext_modules = cythonize(extensions),但是当我运行python setup.py build_ext --inplace命令时,却只生成了cpp文件,没有hpp文件,我希望生成hpp和cpp应该怎么做

通常,Cython会自动生成C++的头文件(.hpp)并将其包含在生成的C++文件中。如果您的Cython文件中包含C++头文件,则必须手动指定这些头文件。为此,您可以使用Cython的include语句。 在您的Cython文件中,添加以下代码: ```python # distutils: language = c++ # distutils: include_dirs = /path/to/header/files cdef extern from "/path/to/header/files/your_header_file.hpp": # your function declarations ``` 请确保将路径替换为实际的头文件路径。然后,在您的setup.py文件中,将include_dirs参数设置为包含您的头文件的目录,如下所示: ```python extensions = [ Extension('models.model', ['model.pyx'], include_dirs=['/path/to/header/files'], language="c++"), ] ``` 最后,运行python setup.py build_ext --inplace命令以在当前目录中生成hpp和cpp文件。

我用Cython封装了一个来自segment-anything-master项目里的.pth模型,我的.pyx文件是这么写的import sys import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple sys.path.append("/app/PythonProjects/segment-anything-main") from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor # model.pyxcdef class SamModel: def __init__(self, str model_type,str sam_checkpoint, str device = "cpu", points_per_side: Optional[int] = 32, points_per_batch: int = 64, point_grids: Optional[List[np.ndarray]] = None): self.sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) self.sam.to(device) self.mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(self.sam,points_per_side = points_per_side, points_per_batch = points_per_batch, point_grids = point_grids) def __getmodel__(self): return self.sam def __callmodel__( self, input: np.array ): masks = self.mask_generator.generate(input) return masks,我的setup.py文件是这样写的:from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension import Cython from Cython.Build import cythonize import numpy extensions = [ Extension('models.model', ['/app/PythonProjects/segment-anything-main/SamCython/models/model.pyx'], include_dirs=[numpy.get_include()]), ] setup( name='models', ext_modules=cythonize(extensions), ),给我一篇C++调动这个模型的实例

好的,以下是一个简单的C++调用这个模型的示例代码: ```cpp #include <Python.h> #include <numpy/arrayobject.h> #include <iostream> int main() { // 初始化 Python 解释器 Py_Initialize(); // 加载 NumPy 模块 import_array(); // 加载 Python 模块和函数 PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("models.model"); if (!pModule) { std::cerr << "Failed to import module" << std::endl; return 1; } PyObject* pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "__callmodel__"); if (!pFunc || !PyCallable_Check(pFunc)) { std::cerr << "Failed to get function" << std::endl; return 1; } // 准备输入数据 int width = 640; int height = 480; npy_intp dims[3] = { height, width, 3 }; unsigned char* inputData = new unsigned char[width * height * 3]; // 填充 inputData 数据 // 创建 NumPy 数组 PyObject* pInputArray = PyArray_SimpleNewFromData( 3, dims, NPY_UINT8, inputData); // 调用函数 PyObject* pOutputArray = PyObject_CallFunction(pFunc, "O", pInputArray); if (!pOutputArray) { std::cerr << "Failed to call function" << std::endl; return 1; } // 获取输出数据 unsigned char* outputData = PyArray_DATA((PyArrayObject*)pOutputArray); // 处理 outputData 数据 // 释放资源 Py_DECREF(pInputArray); Py_DECREF(pOutputArray); Py_DECREF(pFunc); Py_DECREF(pModule); Py_Finalize(); delete[] inputData; return 0; } ``` 需要注意的是,在编译时,需要链接 Python 和 NumPy 库。可以使用以下命令进行编译: ``` g++ -o main main.cpp -I/usr/include/python3.8 -lpython3.8 -lpython3 -lm -ldl -I/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/numpy/core/include -L/usr/local/lib/python3.8/config-3.8-x86_64-linux-gnu -lpython3.8 -lcrypt -lpthread -ldl -lutil -lm -Wno-unused-result ``` 其中,`-I` 参数指定 Python 和 NumPy 的头文件路径,`-l` 参数指定 Python 的库文件和 NumPy 的库文件(需要根据自己的 Python 版本和安装路径进行调整)。
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