怎样在Linux编译PyTorch源码

在 Linux 上编译 PyTorch 源码需要遵循以下步骤：

1. 安装依赖项

首先，确保已经安装了以下依赖项：

• Python（建议使用 Python 3.6 或更高版本）
• pip
• virtualenv
• CUDA（如果要在 GPU 上运行 PyTorch）
• cuDNN（与 CUDA 版本兼容）
• GCC（建议使用 GCC 7 或更高版本）
• CMake
• BLAS（如 OpenBLAS 或 MKL）
• LAPACK
• NumPy

可以使用以下命令安装部分依赖项：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3 python3-pip python3-venv cmake git

1. 克隆 PyTorch 仓库

使用 git 克隆 PyTorch 仓库：

git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch

1. 创建虚拟环境（可选）

建议在虚拟环境中安装 PyTorch，以避免与其他 Python 项目发生冲突。使用以下命令创建并激活虚拟环境：

python3 -m venv pytorch-venv
source pytorch-venv/bin/activate

1. 安装 Python 依赖项

在虚拟环境中安装 PyTorch 的 Python 依赖项：

pip install -r requirements.txt

1. 设置环境变量

如果要在 GPU 上运行 PyTorch，需要设置以下环境变量：

export CMAKE_PREFIX_PATH=${
CONDA_PREFIX:-"$(dirname $(which conda))/../"}
    
export USE_CUDA=1
export USE_CUDNN=1
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.0;
    6.1;
    7.0;
    7.5;
    8.0" # 根据你的 GPU 架构进行修改

1. 编译 PyTorch

使用以下命令编译 PyTorch：

python setup.py install

编译过程可能需要一段时间，具体取决于你的硬件配置。

1. 验证安装

安装完成后，可以运行以下命令验证 PyTorch 是否正确安装：

python -c "import torch;
     print(torch.__version__)"

如果看到 PyTorch 的版本号输出，说明安装成功。

注意：以上步骤适用于 PyTorch 1.0 及更高版本。如果你使用的是更早的版本，可能需要进行一些调整。请查阅 PyTorch 官方文档以获取更多信息。

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