torch.utils.cpp_extension

torch.utils.cpp_extension.CppExtension(name, sources, args, *kwargs)

创建一个C++的setuptools.Extension。

便捷地创建一个setuptools.Extension具有最小(但通常是足够）的参数来构建C++扩展的方法。

所有参数都被转发给setuptools.Extension构造函数。

例

>>> from setuptools import setup
>>> from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CppExtension
>>> setup(
        name='extension',
        ext_modules=[
            CppExtension(
                name='extension',
                sources=['extension.cpp'],
                extra_compile_args=['-g'])),
        ],
        cmdclass={
            'build_ext': BuildExtension
        })

torch.utils.cpp_extension.CUDAExtension(name, sources, args, *kwargs)

为CUDA/C++创建一个setuptools.Extension。 创建一个setuptools.Extension用于构建CUDA/C ++扩展的最少参数(但通常是足够的）的便捷方法。这里包括CUDA路径，库路径和运行库。 所有参数都被转发给setuptools.Extension构造函数。

例

>>> from setuptools import setup
>>> from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CppExtension
>>> setup(
        name='cuda_extension',
        ext_modules=[
            CUDAExtension(
                    name='cuda_extension',
                    sources=['extension.cpp', 'extension_kernel.cu'],
                    extra_compile_args={'cxx': ['-g'],
                                        'nvcc': ['-O2']})
        ],
        cmdclass={
            'build_ext': BuildExtension
        })

torch.utils.cpp_extension.BuildExtension(dist，** kw )[source]

自定义setuptools构建扩展。

setuptools.build_ext子类负责传递所需的最小编译器参数(例如-std=c++11）以及混合的C ++/CUDA编译(以及一般对CUDA文件的支持）。

当使用BuildExtension时，它将提供一个用于extra_compile_args(不是普通列表）的词典，通过语言(cxx或cuda）映射到参数列表提供给编译器。这样可以在混合编译期间为C ++和CUDA编译器提供不同的参数。

torch.utils.cpp_extension.load(name, sources, extra_cflags=None, extra_cuda_cflags=None, extra_ldflags=None, extra_include_paths=None, build_directory=None, verbose=False)

即时加载(JIT)PyTorch C ++扩展。

为了加载扩展，会创建一个Ninja构建文件，该文件用于将指定的源编译为动态库。随后将该库作为模块加载到当前Python进程中，并从该函数返回，以备使用。

默认情况下，构建文件创建的目录以及编译结果库是<tmp>/torch_extensions/<name>，其中<tmp>是当前平台上的临时文件夹以及<name>为扩展名。这个位置可以通过两种方式被覆盖。首先，如果TORCH_EXTENSIONS_DIR设置了环境变量，它将替换<tmp>/torch_extensions并将所有扩展编译到此目录的子文件夹中。其次，如果build_directory函数设置了参数，它也将覆盖整个路径，即,库将直接编译到该文件夹​​中。

要编译源文件，使用默认的系统编译器(c++），可以通过设置CXX环境变量来覆盖它。将其他参数传递给编译过程，extra_cflags或者extra_ldflags可以提供。例如，要通过优化来编译您的扩展，你可以传递extra_cflags=['-O3']，也可以使用 extra_cflags传递进一步包含目录。

提供了混合编译的CUDA支持。只需将CUDA源文件(.cu或.cuh）与其他源一起传递即可。这些文件将被检测，并且使用nvcc而不是C ++编译器进行编译。包括将CUDA lib64目录作为库目录传递并进行cudart链接。您可以将其他参数传递给nvcc extra_cuda_cflags，就像使用C ++的extra_cflags一样。使用了各种原始方法来查找CUDA安装目录，通常情况下可以正常运行。如果不可以，最好设置CUDA_HOME环境变量。

• 参数：
  • name - 要构建的扩展名。这个必须和pybind11模块的名字一样！
  • sources - C++源文件的相对或绝对路径列表。
  • extra_cflags - 编译器参数的可选列表，用于转发到构建。
  • extra_cuda_cflags - 编译器标记的可选列表，在构建CUDA源时转发给nvcc。
  • extra_ldflags - 链接器参数的可选列表，用于转发到构建。
  • extra_include_paths - 转发到构建的包含目录的可选列表。
  • build_directory - 可选路径作为构建区域。
  • verbose - 如果为True，打开加载步骤的详细记录。
• 返回：
  • 加载PyTorch扩展作为Python模块。

例

>>> from torch.utils.cpp_extension import load
>>> module = load(
        name='extension',
        sources=['extension.cpp', 'extension_kernel.cu'],
        extra_cflags=['-O2'],
        verbose=True)

torch.utils.cpp_extension.include_paths(cuda=False)

获取构建C++或CUDA扩展所需的路径。

• 参数： cuda - 如果为True，则包含CUDA特定的包含路径。
• 返回： 包含路径字符串的列表。

例如：

from setuptools import setup
from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CppExtension
torch.utils.cpp_extension.include_paths(cuda=False)
# ['/usr/local/lib/python3.6/site-packages/torch/lib/include', '/usr/local/lib/python3.6/site-packages/torch/lib/include/TH', '/usr/local/lib/python3.6/site-packages/torch/lib/include/THC']

torch.utils.cpp_extension.check_compiler_abi_compatibility(compiler)

验证给定的编译器是否与PyTorch ABI兼容。

• 参数：compiler(str) - 要检查可执行的编译器文件名(例如g++),必须在shell进程中可执行。
• 返回：如果编译器(可能）与PyTorchABI不兼容，则为False，否则返回True。

torch.utils.cpp_extension.verify_ninja_availability()

如果可以在ninja上运行则返回True。

文档地址：[torch.utils.cpp_extension

](https://ptorch.com/docs/8/torch-utils-cpp_extension)

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