安装和使用说明

调用PyTorch图算子接口需要预先配置PyTorch和Torchvision环境，并应用相应的补丁文件。

安装PyTorch 2.4.1

安装PyTorch的依赖项包括Python、pip、Cmake以及其他库，安装前确保已安装相关的依赖项。

  1. 下载PyTorch源码和相关第三方依赖，可通过使用git的--recursive选项下载（要求是2.4.1版本）。

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    git clone -b v2.4.1  https://github.com/pytorch/pytorch --depth=1 pytorch
cd pytorch
git submodule sync
git submodule update --init --recursive

  2. 使用python setup.py install命令安装PyTorch。

    安装前请确认PyTorch对应的Python版本的要求，可在PyTorch官网上查看：https://pytorch.org/get-started/locally/。
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    python setup.py install

  3. 打开Python终端，输入以下代码验证PyTorch安装是否成功。

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    import torch
print(torch.__version__)

    如果输出了PyTorch的版本号，说明PyTorch安装成功。

依赖包在setup.py同级目录下的requirement.txt文件中，默认setup.py会直接通过pip install命令安装这些依赖包，如果下载失败，可以手动执行如下依赖包安装命令。
pip install -r requirements.txt

安装Torchvision

安装前确保已安装完成PyTorch。

  1. 使用git克隆Torchvision的源代码仓库。

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    git clone -b v0.20.0 https://github.com/pytorch/vision.git

  2. 在“vision”目录中，使用python setup.py develop --cmake命令安装Torchvision。

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    cd vision
python setup.py develop --cmake

  3. 打开Python终端，输入以下代码验证Torchvision安装是否成功。

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    import torchvision
print(torchvision.__version__)

    如果输出了Torchvision的版本号，说明Torchvision安装成功。

安装Torchvision时需要注意当前Torchvision版本对应的PyTorch版本要求。可在Torchvision官网上查看：https://pypi.org/project/torchvision/

使用PyTorch图算子

  1. 从KPCV软件压缩包BoostKit-kp_cv_***.zip解压得到kpt-2.4.1.patch和kpt.patch。
  2. 在PyTorch源码目录下应用kpt-2.4.1.patch文件。

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    git apply kpt-2.4.1.patch
python setup.py build

  3. 在Torchvision源码目录下应用kpt.patch文件。

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    git apply kpt.patch
python setup.py install

    补丁应用成功后即可使用PyTorch图算子。

故障排除

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