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在跑一份代码时,由于该代码中需要调用 torch/utils/cpp_extension.py 文件,而此时又未安装ninja库,所以会出现如下错误:
RuntimeError: Ninja is required to load C++ extensions此时问题只在于未安装ninja库,解决方法如下:
pip install ninjaPS 什么是Ninja?
在传统的 C/C++ 等项目构建时,通常会采用 make 系统使用 Makefile 文件来进行整个项目的编译构建,通过 Makefile 中指定的编译所依赖的规则使得程序的构建非常简单,并且在复杂项目中可以避免由于少部分源码修改而造成的很多不必要的重编译。但是它仍然不够好,因为其大而且复杂,有时候我们并不需要 make 那么强大的功能,相反我们需要更灵活,速度更快的编译工具。Ninja 作为一个新型的编译工具,小巧而又高效,它就是为此而生
也就是说,Ninja 是一个构建系统,与 Make 类似,但是其最为重要的一个优点就是它的灵活性与高效性,能够实现一些必要的功能而不臃肿。
Your compiler (c++) is not compatible with the compiler Pytorch was built with for this platform, which is g++ on linux当安装了ninja库后,会发现又有新的问题出现,具体问题如下: 正如上图所示,服务器默认使用的编译器为c++,而Pytorch使用的是g++编译器,此时无法通过服务器上的c++ compiler去编译Pytorch中的cpp extension,所以会出现warning,并无法进行后续的操作。
解决方法首先进行问题的分析,发现其实只要让服务器使用g++去进行Pytorch的编译就不会报错了。而要使用g++,首先需要判断服务器中是否安装,故可以使用 whereis 命令去查找,效果如下:
可以发现,服务器中包含g++以及c++,只是默认会使用c++ compiler,所以会和Pytorch的编译工具产生冲突,故目前只需要在当前用户下修改服务器的默认c++编译器,就能解决该问题,具体解决方法如下:可以在bash下输入该指令,这表明当前连接退出后就失效,也可以将其写入.bashrc文件中,这样就能永久生效。
export CXX=g++该方法是将当前用户环境变量中所有符合CXX(XX表示任意字符)模式的字符替换成g++,所以c++也会被替换成g++,故能有效解决该编译器冲突问题。
PS Linux中export命令详解
export命令的功能为设置或显示环境变量。具体的细节可以参考该博客
参考链接g++/c++ compiler incompatibility · Issue #974 · NVIDIA/apex (github.com)
如何查看Linux是否安装了gcc和gcc-c++ - 关键步就几步 - 博客园 (cnblogs.com)
使用 Ninja 代替 make - 简书 (jianshu.com)
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