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conda以及相关依赖
- 下载安装脚本Miniconda3-py312_25.1.1-2-Linux-aarch64.sh。
- 执行脚本,根据提示按下回车键或输入“yes”。
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bash Miniconda3-py312_25.1.1-2-Linux-aarch64.sh source /root/miniconda3/bin/activate
- 进入conda环境。
conda activate base
- 安装依赖。
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conda install cmake ninja numpy pyyaml typing_extensions pillow fsspec jinja2 networkx sympy filelock ffmpeg #conda无法安装完整的gcc、g++,仍需依赖系统环境gcc的库,因此,conda安装的gcc版本和g++的大版本要和系统的一致。 #例如gcc -V可以查看版本,若gcc 12,则执行下面命令 conda install -c conda-forge gcc=12 gxx=12 pip install av==11.0.0 pytest
- 配置环境变量。
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export LD_LIBRARY_PATH=/root/miniconda3/lib:${LD_LIBRARY_PATH}
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。
安装Torchvision
安装前确保已安装完成PyTorch。
- 下载Torchvision源码v0.20.0.zip。
- 编译安装。
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unzip vision-0.20.0.zip && cd vision-0.20.0 && git init && git add . && git commit -m "init" python setup.py install
- 打开Python终端,输入以下代码验证Torchvision安装是否成功。注意:不能在vision-0.20.0源码路径下执行,需切换到别的路径。
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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。
使用PyTorch图算子
- 从KPCV软件压缩包BoostKit-kp_cv_***.zip解压得到kpt-2.4.1.patch和kpt.patch和vision-0.20.0.patch。
- 在PyTorch源码目录下应用kpt-2.4.1.patch文件。resize函数优化需要应用此patch。
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git apply kpt-2.4.1.patch python setup.py install
- 在Torchvision源码目录下应用patch文件。
- normalize和permute的优化需要应用kpt.patch。
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git apply kpt.patch python setup.py install
- crop,write_video函数的优化需要应用vision-0.20.0.patch。
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git apply vision-0.20.0.patch python setup.py install
补丁应用成功后即可使用PyTorch图算子。
- normalize和permute的优化需要应用kpt.patch。
故障排除
- 问题1:安装过程中提示immintrin.h头文件找不到。
解决方法:安装python-devel。
- 问题2:安装过程中提示“'utf-8' codec can't decode byte 0xe0 in position 5560: invalid continuation byte”,提示信息如下所示。
- 问题3:编译pytorch时出现“undefined reference to `__cxa_thread_atexit_impl@GLIBC_2.18'”。
解决方法:
export CC=/usr/bin/gcc export CXX=/usr/bin/g++
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