没有PyCUDA 的配置文件 siteconf.py

如果您在安装PyCUDA时缺少配置文件siteconf.py，则需要手动创建它。

以下是创建siteconf.py的步骤：

1. 打开终端并进入您的PyCUDA源代码目录。

2. 运行以下命令：

   ./configure.py

这将生成一个默认的siteconf.py文件。

3. 如果您需要对其进行自定义设置，请打开siteconf.py并编辑它。

4. 如果您已经安装了CUDA并且知道其安装位置，则将其添加到siteconf.py中。

   CUDA_ROOT = "/usr/local/cuda"

如果您使用的是不同的CUDA安装位置，请相应地更改路径。

5. 保存并关闭文件。

6. 继续安装PyCUDA即可。

相关问题

windows手动创建PyCUDA 的配置文件 siteconf.py

在 Windows 上手动创建 PyCUDA 的配置文件 `siteconf.py` 可以按照以下步骤操作：

1. 打开 Python 解释器，输入以下命令获取 Python 的 include 目录和 Library 目录：

   >>> import sysconfig
   >>> print(sysconfig.get_paths())

输出的结果中，`include` 字段为 Python 的 include 目录，`platinclude` 字段为平台相关的 include 目录，`platlib` 字段为平台相关的 library 目录，`stdlib` 字段为 Python 标准库的路径。

2. 打开文本编辑器，创建 `siteconf.py` 文件，输入以下内容：

   CUDA_ROOT = r"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4"
   CUDA_INC_DIR = r"{CUDA_ROOT}\include"
   CUDA_LIB_DIR = r"{CUDA_ROOT}\lib\x64"
   CUDA_BIN_DIR = r"{CUDA_ROOT}\bin"

   BOOST_INC_DIR = r"C:\local\boost_1_75_0"
   BOOST_LIB_DIR = r"C:\local\boost_1_75_0\lib32-msvc-14.2"

   THRUST_INC_DIR = r"C:\local\thrust"
   THRUST_LIB_DIR = r"C:\local\thrust\lib32"

   PYTHON_INC_DIR = r"<include>"
   PYTHON_LIB_DIR = r"<library>"

其中，`CUDA_ROOT` 为 CUDA 的安装路径，`BOOST_INC_DIR` 和 `BOOST_LIB_DIR` 为 Boost 库的路径，`THRUST_INC_DIR` 和 `THRUST_LIB_DIR` 为 Thrust 库的路径，`PYTHON_INC_DIR` 和 `PYTHON_LIB_DIR` 为 Python 的 include 目录和 Library 目录，需要自行替换为实际路径。

3. 将 `siteconf.py` 文件保存到 PyCUDA 的安装目录下，如 `C:\Python36\Lib\site-packages\pycuda-2021.1.2-py3.6-win-amd64.egg\pycuda`。

4. 测试 PyCUDA 是否能够正常工作，可以运行以下代码：

   import pycuda.autoinit
   import pycuda.driver as drv
   
   print("CUDA version: ", ".".join(str(x) for x in drv.get_version()))

怎么打开文本编辑器，创建 siteconf.py 文件

打开文本编辑器的方法取决于你使用的操作系统和文本编辑器。在 Windows 上，你可以使用记事本或者Notepad++。在 macOS 上，你可以使用TextEdit 或 Sublime Text 等。在 Linux 上，你可以使用 Gedit、Vim、Emacs 等。

创建 siteconf.py 文件的方法也取决于你使用的操作系统和文本编辑器。一般来说，你可以通过以下步骤创建一个 siteconf.py 文件：

1. 打开你的文本编辑器。
2. 创建一个新的空白文件。
3. 在文件中输入以下内容：

import os
CUDA_HOME = "/path/to/cuda"
TORCH_CUDA_ARCH_LIST = "6.0;6.1;7.0;7.5"

其中，`/path/to/cuda` 是你安装 CUDA 的路径，`TORCH_CUDA_ARCH_LIST` 是一个字符串，其中包含你的 GPU 架构的版本号，以分号分隔。

4. 将文件保存为 `siteconf.py`，并将其保存到你的 PyTorch 安装目录下的 `torch/utils/` 文件夹中。

注意，如果你使用的是 Windows 系统，则需要将文件保存为 `siteconf.py`，而不是 `siteconf.py.txt`。否则，它可能无法被识别为 Python 模块。