ninja可以大大加快编译速度,而且在编译过程中提示的错误信息更加完整和详细,如果我们想使用ninja来编译,那么直接在当前的python环境中pip install ninja
即可。
Pytorch的安装程序会自动查找当前环境中是否有ninja,如果有的话,则优先使用ninja进行编译。
只安装libtorch库:创建build文件夹,在里头执行python ../tools/build_libtorch.py
开发者模式:python setup.py build develop
(对Python开发有帮助)
默认我们安装Pytorch的时候会自带上caffe2(当然也可以选择不安装caffe2,但是运行某些特定卷积操作时会报错~),因此我们在安装成功后不仅要检测Pytorch是否安装成功,同时也要检查caffe2是否安装成功。
检查Pytorch安装是否成功:
>>> import torch
>>> print(torch.cuda.is_available())
>>> print(torch.backends.cudnn.is_acceptable(torch.cuda.FloatTensor(1)))
... print(torch.backends.cudnn.version())```
True # 出现Turn说明cuda正常
Ture # 出现Ture说明cudnn正常
7401 # 这是我的版本号
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