译者:冯宝宝

从源码中构建

包含可选组件

Windows PyTorch有两个受支持的组件:MKL和MAGMA。 以下是使用它们构建的步骤。

REM Make sure you have 7z and curl installed.REM Download MKL files
curl https://s3.amazonaws.com/ossci-windows/mkl_2018.2.185.7z -k -O
7z x -aoa mkl_2018.2.185.7z -omklREM Download MAGMA files
REM cuda90/cuda92/cuda100 is also available in the following line.
set CUDA_PREFIX=cuda80
curl -k https://s3.amazonaws.com/ossci-windows/magma_2.4.0_%CUDA_PREFIX%_release.7z -o magma.7z
7z x -aoa magma.7z -omagmaREM Setting essential environment variables
set "CMAKE_INCLUDE_PATH=%cd%\\mkl\\include"
set "LIB=%cd%\\mkl\\lib;%LIB%"
set "MAGMA_HOME=%cd%\\magma"

为Windows构建加速CUDA

Visual Studio当前不支持并行自定义任务。 作为替代方案,我们可以使用Ninja来并行化CUDA构建任务。 只需键入几行代码即可使用它。

REM Let's install ninja first.
pip install ninjaREM Set it as the cmake generator
set CMAKE_GENERATOR=Ninja

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