pytorch cppダウンロード - pytorch cppソースコードのダウンロード

pytorch cpp

AI ソースコード

PyTorch 2.1.1

ダウンロード

誰でも使える PyTorch チュートリアルの C++ 実装

OS(コンパイラ)LibTorch	2.3.0
macOS (clang 11、12、13)
Linux (gcc 9、10、11)
Windows (msvc 2019、2022)

はじめる

要件

C++-17互換コンパイラ
CMake (最小バージョン 3.19)
LibTorch バージョン >= 1.12.0 および <= 2.3.0
コンダ

インタラクティブなチュートリアルの場合

注: 対話型チュートリアルは現在、 LibTorch Nightly バージョンで実行されています。
そのため、夜間バージョンで作業すると壊れる可能性のあるチュートリアルがいくつかあります。

conda create --name pytorch-cpp
conda activate pytorch-cpp
conda install xeus-cling notebook -c conda-forge

チュートリアルをクローン、ビルド、実行する

Google Colab で

ローカルマシン上

git clone https://github.com/prabhuomkar/pytorch-cpp.git
cd pytorch-cpp

ビルドシステムの生成

cmake -B build # <options>

Windows ユーザー向けの注意:
Libtorch は 64 ビット Windows のみをサポートしており、x64 ジェネレーターを指定する必要があります。 Visual Studio の場合、これは上記のコマンドに-A x64追加することで実行できます。

いくつかの便利なオプション:

オプション	デフォルト	説明
`-D CUDA_V=(11.8\|12.1\|none)`	`none`	CUDA バージョンの LibTorch をダウンロードします ( `none` = CPU バージョンをダウンロードします)。
`-D LIBTORCH_DOWNLOAD_BUILD_TYPE=(Release\|Debug)`	`Release`	ダウンロードする libtorch ビルドタイプのバージョンを決定します ( Windowsにのみ関連します)。
`-D DOWNLOAD_DATASETS=(OFF\|ON)`	`ON`	ビルド中に必要なデータセットをダウンロードします ( `pytorch-cpp/data`にデータセットがまだ存在しない場合のみ)。
`-D CREATE_SCRIPTMODULES=(OFF\|ON)`	`OFF`	ビルド中に事前学習モデル/重みに必要なすべての scriptmodule ファイルを作成します。 python3 と pytorch および torchvision がインストールされている必要があります。
`-D CMAKE_PREFIX_PATH=path/to/libtorch/share/cmake/Torch`	`<empty>`	LibTorch のダウンロードをスキップし、代わりに独自のローカルバージョン (「要件」を参照) を使用してください。
`-D CMAKE_BUILD_TYPE=(Release\|Debug\|...)`	`<empty>`	単一構成ジェネレーターの CMake ビルドタイプを決定します (CMake ドキュメントを参照)。

Linux の例

標的

既存の Python、PyTorch (「要件」を参照)、および torchvision のインストールを使用します。
すべてのデータセットをダウンロードし、必要なスクリプトモジュールファイルをすべて作成します。

指示

cmake -B build 
-D CMAKE_BUILD_TYPE=Release 
-D CMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/libtorch/share/cmake/Torch 
-D CREATE_SCRIPTMODULES=ON

ウィンドウの例

標的

CUDA 11.8 (リリースバージョン) 用の LibTorch と必要なすべてのデータセットを自動的にダウンロードします。
scriptmodule ファイルを作成しないでください。

指示

cmake -B build 
-A x64 
-D CUDA_V=11.8

建てる

Windows (Visual Studio) ユーザー向けの注意:
CMake スクリプトは LibTorch のリリースバージョンをダウンロードするため、ビルドコマンドに--config Release追加する必要があります。

データセットのダウンロードとスクリプトモジュールの作成の仕組み:

DOWNLOAD_DATASETSがONの場合、構築することを選択したチュートリアルに必要なデータセットがpytorch-cpp/dataにダウンロードされます (そこにデータセットがまだ存在していない場合)。
CREATE_SCRIPTMODULESがONの場合、構築することを選択したチュートリアルに必要な事前学習モデル/重みの scriptmodule ファイルが、それぞれのチュートリアルのソースフォルダーのmodelフォルダーに作成されます (まだ存在しない場合)。

すべてのチュートリアル

すべてのチュートリアルを構築するには、次を使用します

cmake --build build

カテゴリ内のすべてのチュートリアル

basics 、 intermediate 、 advanced 、またはpopularカテゴリの 1 つのチュートリアルのみを作成することを選択できます。たとえば、 basicsチュートリアルのみに興味がある場合は、次のようにします。

cmake --build build --target basics
# In general: cmake --build build --target {category}

単一のチュートリアル

単一のチュートリアルのみを構築することも選択できます。たとえば、言語モデルのチュートリアルのみを構築するには、次のようにします。

cmake --build build --target language-model
# In general: cmake --build build --target {tutorial-name}

注記：
target 引数は、すべてのアンダースコアをハイフンに置き換えたチュートリアルのフォルダー名です。

CMake バージョン 3.15 以上のユーザーへのヒント:
複数のターゲットをスペースで区切って指定できます。次に例を示します。
cmake --build build --target language-model image-captioning

チュートリアルを実行する

(重要! ) まず、 build/tutorials内のチュートリアルのディレクトリに移動します。たとえば、 pytorch-cppディレクトリにいて、pytorch 基本チュートリアルフォルダーに変更するとします。
```
 cd build/tutorials/basics/pytorch_basics
# In general: cd build/tutorials/{basics|intermediate|advanced|popular/blitz}/{tutorial_name}
```
実行可能ファイルを実行します。実行可能ファイルの名前は、チュートリアルのフォルダー名のすべてのアンダースコアをハイフンに置き換えたものであることに注意してください (たとえば、チュートリアルフォルダーの場合: pytorch_basics -> 実行可能ファイル名: pytorch-basics (Windows ではpytorch-basics.exe ))。たとえば、pytorch の基本チュートリアルを実行するには、次のようにします。

Linux/Mac
```
./pytorch-basics
# In general: ./{tutorial-name}
```
窓
```
. pytorch-basics.exe
# In general: .{tutorial-name}.exe
```

Docker の使用

Docker Hub で最新バージョンと以前のバージョンのイメージを見つけます。

提供されているDockerfileおよびdocker-compose.ymlファイルを使用して、Docker コンテナーでチュートリアルを (CPU 上で) ビルドして実行できます。

クローン化されたリポジトリのルートディレクトリからイメージをビルドします。
```
docker-compose build --build-arg USER_ID= $( id -u ) --build-arg GROUP_ID= $( id -g )
```
注記：
Docker コンテナを実行すると、ビルドおよびダウンロードされた依存関係ファイルをキャッシュするために、ホストリポジトリディレクトリが Docker コンテナ内のボリュームとしてマウントされます。これにより、コンテナの再起動時にすべてを再構築または再ダウンロードする必要がなくなります。正しいファイル権限を得るには、Linux でイメージをビルドするときにユーザー ID とグループ ID をビルド引数として指定する必要があります。
次にコンテナを起動し、以下を使用してチュートリアルをビルドします。
```
docker-compose run --rm pytorch-cpp
```
これにより、必要な依存関係がすべてフェッチされ、すべてのチュートリアルがビルドされます。ビルドが完了すると、デフォルトでは、コンテナーはbuild/tutorialsフォルダーで対話モードでbashを開始します。
ローカルビルドと同様に、カテゴリ ( basics 、 intermediate 、 advanced 、 popular ) のチュートリアルのみをビルドすることを選択できます。
```
docker-compose run --rm pytorch-cpp {category}
```
この場合、コンテナは選択したカテゴリのベースビルドディレクトリで起動されます。
あるいは、追加の引数としてチュートリアル名を指定して run コマンドを呼び出すことで、チュートリアルを直接実行することもできます。次に例を示します。
```
docker-compose run --rm pytorch-cpp pytorch-basics
# In general: docker-compose run --rm pytorch-cpp {tutorial-name} 
```
これにより、必要に応じて pytorch-basics チュートリアルがビルドされ、コンテナーで実行可能ファイルが開始されます。