Windows环境下老显卡跑PyTorchGPU版本方示例分析
Windows环境下老显卡跑PyTorch GPU版本方示例分析，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
成都一家集口碑和实力的网站建设服务商，拥有专业的企业建站团队和靠谱的建站技术，十多年企业及个人网站建设经验 ,为成都上千客户提供网页设计制作,网站开发,企业网站制作建设等服务,包括成都营销型网站建设，品牌网站建设，同时也为不同行业的客户提供成都做网站、成都网站制作的服务,包括成都电商型网站制作建设,装修行业网站制作建设，传统机械行业网站建设,传统农业行业网站制作建设。在成都做网站,选网站制作建设服务商就选创新互联。
Windows环境下老显卡跑PyTorch GPU版本
从pytorch 1.3开始 不再支持GPU的算力在3.5及其以下的显卡。这时，你只能安装1.2版本的官方Pytorch。如果够用就安装它吧，省心省力。但是如果你要用其它包需要更高版本的torch支持，比如：torch geometric需要至少1.4版本。你只能使用官方的CPU版本，因为官方的版本不再直接支持GPU算力3.5以下版本，简化版本的分发（Torch已经很大了）。到了Torch 1.7时，GPU算力至少要达到5.2。 这时，我们需要在Windows上重新编译Pytorch 源码，得到适合自己显卡的Torch。在编译时，系统会自动把GPU算力下限设为当前机器显卡的算力，比如GT 730M 1G 显卡算力为3.5。
下面以Torch 1.7为例来说明整个操作过程。
1. 编译工具和第三方库
1.1 Visual studio 2019
原帖子上说最新的VS 2019有点问题，我并没有去证实。但是个人认为，原理上应该不会这样的，或者说不是关键问题。但是我还是按帖子上的说法，安装了16.6.5版本Professional版本。
https://docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/releases/2019/history 里面的16.6.5版本。
只需要安装 C++桌面开发即可。
1.2 Cuda toolkit
去Nvidia官网下 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
下载的版本选择cuda 10.1，cuda_10.1.105_418.96_win10.exe
需要安装NVCC，与Visual Studio相关的插件部分。
1.3 cudnn
这个的安装可以参考windows_cudnn_install. ( https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/.circleci/scripts/windows_cudnn_install.sh)
可以看到对应cuda10.1为v7.6.4.38，即cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.4.38.zip（不断地更新中）
https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/7.6.4.38/Production/10.1_20190923/cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.4.38.zip
将文件解压出来后，移动到Cuda toolkit安装路径中。（只是为了简化配置过程中的目录的设定）
1.4 mkl
这个的安装可以参考install_mkl
https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/.jenkins/pytorch/win-test-helpers/installation-helpers/install_mkl.bat
根据目前的官方文档下载：
https://s3.amazonaws.com/ossci-windows/mkl_2020.0.166.7z
1.5 magma
参考install_magma
https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/.jenkins/pytorch/win-test-helpers/installation-helpers/install_magma.bat
需要注意的是，要注意区别release和debug版本，如果你想下载cuda110的release版本，就xxx_cuda110_release,否则就是xxx_cuda110_debug。编译的时候release就用release版本，debug就用debug版本
根据目前的官方文档下载：
https://s3.amazonaws.com/ossci-windows/magma_2.5.4_cuda101_release.7z
1.6 sccache
参考install_sccache
https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/.jenkins/pytorch/win-test-helpers/installation-helpers/install_sccache.bat
根据官方文档下载：
https://s3.amazonaws.com/ossci-windows/sccache.exe
https://s3.amazonaws.com/ossci-windows/sccache-cl.exe
1.7 ninja
下载：ninja-win.zip
https://github.com/ninja-build/ninja/releases
mkl, magma, sccache 和ninja下载解压后最好放在同一个目录下。
Nvcc和randomtemp.exe先不管它们，后面再说。
1.8 安装Ananconda 或者 miniconda
Torch官方文档推荐使用conda环境。这里我还是使用pip。实践证明没有问题。
1.9 安装python 包
Pip install numpy ninja pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing_extensions future six requests dataclasses
2. 设置环境变量
生成一个批处理文件进行环境变量的设置。
set -x set BUILD_TYPE=release set USE_CUDA=1 set DEBUG= rem set DEBUG=1 for debug version set USE_DISTRIBUTED=0 set CMAKE_VERBOSE_MAKEFILE=1 set TMP_DIR_WIN=D:\pytorch\needed\ set CMAKE_INCLUDE_PATH=%TMP_DIR_WIN%\mkl\include set LIB=%TMP_DIR_WIN%\mkl\lib;%LIB set MAGMA_HOME=%TMP_DIR_WIN%\magma rem version transformer, for example 10.1 to 10_1. set CUDA_SUFFIX=cuda10_1 set CUDA_PATH_V%VERSION_SUFFIX%=%CUDA_PATH% set CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 set CUDNN_LIB_DIR=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64 set CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 set CUDNN_ROOT_DIR=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 set NVTOOLSEXT_PATH=C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NvToolsExt set CUDNN_INCLUDE_DIR=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include set NUMBAPRO_CUDALIB=%CUDA_PATH%\bin set NUMBAPRO_LIBDEVICE=%CUDA_PATH%\nvvm\libdevice set NUMBAPRO_NVVM=%CUDA_PATH%\nvvm\bin\nvvm64_33_0.dll set PATH=%CUDA_PATH%\bin;%CUDA_PATH%\libnvvp;%PATH% set DISTUTILS_USE_SDK=1 set TORCH_CUDA_ARCH_LIST=3.5 set TORCH_NVCC_FLAGS=-Xfatbin -compress-all set PATH=%TMP_DIR_WIN%\bin;%PATH% set SCCACHE_IDLE_TIMEOUT=0 sccache --stop-server sccache --start-server sccache --zero-stats set CC=sccache-cl set CXX=sccache-cl set CMAKE_GENERATOR=Ninja if "%USE_CUDA%"=="1" ( copy %TMP_DIR_WIN%\bin\sccache.exe %TMP_DIR_WIN%\bin\nvcc.exe :: randomtemp is used to resolve the intermittent build error related to CUDA. :: code: https://github.com/peterjc123/randomtemp :: issue: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/25393 :: :: Previously, CMake uses CUDA_NVCC_EXECUTABLE for finding nvcc and then :: the calls are redirected to sccache. sccache looks for the actual nvcc :: in PATH, and then pass the arguments to it. :: Currently, randomtemp is placed before sccache (%TMP_DIR_WIN%\bin\nvcc) :: so we are actually pretending sccache instead of nvcc itself. :: curl -kL https://github.com/peterjc123/randomtemp/releases/download/v0.3/randomtemp.exe --output %TMP_DIR_WIN%\bin\randomtemp.exe set RANDOMTEMP_EXECUTABLE=%TMP_DIR_WIN%\bin\nvcc.exe set CUDA_NVCC_EXECUTABLE=%TMP_DIR_WIN%\bin\randomtemp.exe set RANDOMTEMP_BASEDIR=%TMP_DIR_WIN%\bin ) set CMAKE_GENERATOR_TOOLSET_VERSION=14.26 set CMAKE_GENERATOR=Visual Studio 16 2019 "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Professional\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat" x64 -vcvars_ver=14.26
注意几点：
1）如果编译的是Cuda10的话，原帖上说：“set TORCH_CUDA_ARCH_LIST=3.7+PTX;5.0;6.0;6.1;7.0;7.5;8.”TORCH_CUDA_ARCH_LIST要去掉 8.0。
我这里直接设定为3.5。这里设定的就是算力下限。
2）编译debug/release版本是，下载对应的Magma debug/release版本包
3） 如果只编译CPU版本的话，设置USE_CUDA=0
4）这里将randomtemp.exe直接下载到本地。
5）脚本会自动复制nvcc.exe到设定目录。它是编译gpu代码的工具。
6）关闭了分布式训练的功能。set USE_DISTRIBUTED=0
3. 准备Torch源码
根据Torch官方文档：
Get the PyTorch Source git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch cd pytorch # if you are updating an existing checkout git submodule sync git submodule update --init –recursive
这里—recursive是递归下载Torch依赖的第三方git库。这里存在的问题是，在国内连接github的速度并不稳定，为了以免下载的源码出问题，我选择下载zip打包后的源码。
注：直接在github上进行下载是最方便的。 只是需要几个小时的时间，下载的速度只有20~50k/s，下载整个项目需要数个小时时间。（项目有600M以上，我没有坚持下载完全。中途断线了）
性子急的，才用下面的方法。快，但需要细心。
重要的地方是，这种打包下载是不能自动下载Torch所依赖的第三方库。只能自己手动下载与Torch版本所对应的第三方库。（与当前准备编译Torch版本所对应的第三方库，这很重要，泪！）
通过Tag标签，找到自己准备编译的1.7版本。
下载打包后的源码。
https://github.com/pytorch/pytorch/archive/v1.7.0.zip
这个也可以到国内的Gitee镜像站下载。可以直接在国内Gitee上使用指令git clone –recursive（我没有实验过，但是原理上是可行的。但是下载第三方库时，依然会访问github上的库）
https://gitee.com/mirrors/pytorch?_from=gitee_search
然后，进入Torch 1.7.0 分支的third_party。下载它所依赖的第三方库。
https://github.com/pytorch/pytorch/tree/v1.7.0/third_party
一共36个库文件。我全部下载的打包zip源码。
其中fbgemm库是一个关键库，它又依赖了三个其它的第三方库。
请注意它们之间版本对应关系（到github上看清楚上面的版本链接）。
对于Torch，FBGEMM不一定对应是最新版本。不同版本函数接口不一样，会导致编译的失败。
另外，ideep也依赖于自己的第三方库mkl-dnn @ 5ef631a。这也是一个关键的库。
最后，把全部源码根据Git上的形式整合到一起。这时源码全部准备好了。
（注意：由于手动整合源码，主要问题是确保各个第三方库版本与当前的Torch版本是配合的。是配合的。是配合的。）如果直接在网上git下载源码，就不会存在版本不对的问题，但是有可能下载不动，或者残缺的风险。
自己动手，丰衣足食！
4. 开始编译
请使用Powershell terminal, 而不要使用cmd。（在cmd中，中文的显示有问题。万一编译出错，你都不知道它在说什么）。也不需要管理员权限。给它也行。
进入Powershell terminal，首先运行前面生成批处理文件./set_env.bat，进行环境变量的设置。
然后，编译libtorch。
python tools\build_libtorch.py
我只进行了库文件的编译。在i5-4200M的机器上，整个编译过程近6个小时，生成12G左右的临时文件和编译文件。
（注意：不要尝试在VS环境下直接cmake和编译库，因为官方脚本还做了其它事情）
5. 移花接木
到官方网站下载 1.7 GPU cu101版本。
安装后，用自己编译生成的两个库文件，替换掉官方提供的。下面官方的cuda有600M。
自己生成的只有它的八分之一。当然，也没有了分布式训练功能，因为前面没有选择它。
再进行一下测试。
看完上述内容，你们掌握Windows环境下老显卡跑PyTorch GPU版本方示例分析的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
新闻名称：Windows环境下老显卡跑PyTorchGPU版本方示例分析
文章源于：http://scyanting.com/article/iigioe.html
