怎么重新编译 torch,并在编译时启用 CUDA 支持
时间: 2024-04-11 12:28:40 浏览: 27
重新编译torch并启用CUDA支持需要以下步骤:
1. 确保您已经正确安装了CUDA工具包和相应的驱动程序。您可以从NVIDIA官方网站下载适合您系统的CUDA工具包。
2. 安装CMake,CMake是一个跨平台的开源构建工具,用于配置和生成项目的构建脚本。
3. 下载torch源代码。您可以从PyTorch的GitHub存储库中获取最新版本的源代码。
4. 打开命令行终端,并导航到torch源代码的根目录。
5. 创建一个新的build文件夹,并进入该文件夹。
6. 运行以下命令来配置编译过程,并启用CUDA支持:
```
cmake .. -DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/libtorch -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DTORCH_CUDA_ARCH_LIST="3.5 5.2 6.0 6.1 7.0+PTX" -DUSE_CUDA=ON
```
其中,`/path/to/libtorch`应替换为您libtorch库的路径。`TORCH_CUDA_ARCH_LIST`参数指定了CUDA架构的列表,您可以根据您的GPU架构进行适当的调整。
7. 运行以下命令开始编译:
```
make
```
8. 完成编译后,您可以使用新编译的torch库进行开发,并确保在代码中启用CUDA支持。
请注意,这只是一个大致的指导,具体的步骤可能因系统和环境的不同而有所差异。在实际操作中,您可能会遇到一些依赖项或配置问题,您可能需要根据具体情况进行调整。建议参考PyTorch官方文档和相关论坛以获取更详细的指导。