Linux下源码编译Libtorch

在部署AI模型的时候用到了libtorch库，直接从官网下载后发现与现有环境不兼容，执行strings /usr/lib64/libstdc++.so.6 | grep GLIBC发现缺失相应的GLIBC版本，因此选择下载源码重新编译libtorch。这里记录一下编译过程。

参照官网编译教程，主要分为以下几步：

一、安装anconda3

anaconda3的安装教程可以参考: 安装anconda3

安装完后创建一个环境，我这里采用的python版本是3.7.4，所以执行以下命令

conda create -n Test374 python=3.7.4

创建完成后，进入该环境，conda activate Test374

二、安装环境

安装相关依赖

conda install astunparse numpy ninja pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing_extensions future six requests dataclasses

三、下载

git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch  # --recursive表示下载子模块，但有些模块很难下载下来，可以先用 git clone https://github.com.cnpmjs.org/pytorch/pytorch 
cd pytorch

四、切换分支

克隆下来的是最新版本，执行git tag查看分支，然后git checkout branch_name切换到想要的分支,

git checkout v1.2.0

# if you are updating an existing checkout
git submodule sync
git submodule update --init --recursive

注意：如果下载比较慢或者报错，可以在pytorch目录下查看.gitmodules文件， 切换分支后先把里面网址替换为github加速插件的地址， 然后再执行git submodule sync 和 后面的命令

• 加速
  以asmjit库为例
  

# 原始网址： 
   git@github.com:asmjit/asmjit.git
# 加速：
   https://github.com.cnpmjs.org/asmjit/asmjit.git
   https://hub.fastgit.org/asmjit/asmjit.git
   https://github.91chi.fun//https://github.com/asmjit/asmjit.git

五、安装

用export或者cmake-gui设置编译选项,如：

export USE_CUDA=False
export BUILD_TEST=False
export USE_NINJA=OFF

在分支目录下新建一个build文件夹，进入文件夹后执行以下命令，完成后在build目录下可以找到生成的结果。

mkdir build && cd build
python ../tools/build_libtorch.py

六、整理

新建libtorch文件夹

• 复制pytorch下的torch/include 到libtorch 目录
• 复制build/lib下编译好的库文件到 libtorch/lib