参考文章：手把手教你在linux中手动编译并安装xformers
作者：青空朝颜モ出处：bilibili
官方安装方法
官方仓库传送门：https://github.com/facebookresearch/xformers.git
官方给了两种方式安装xFormers，这里给出官方仓库安装方法的翻译
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（推荐）使用二进制文件：我们为Linux和最新的PyTorch版本提供二进制文件。在conda中安装pytorch之后，使用conda安装xFormers：
conda install xformers -c xformers/label/dev -
或者从源码安装，如果没有二进制文件可用（例如windows），你也可以从源码文件安装:
#(可选)使构建更快 pip install ninja # 如果运行和构建在不同的GPU类型上，请设置TORCH_CUDA_ARCH_LIST pip install -v -U git+https://github.com/facebookresearch/xformers.git@main#egg=xformers # (这可能需要几十分钟)实测：安装
ninja后，xFormers安装速度提升非常多，3分钟内完成安装 -
pip wheel包：pip上没有可用的wheel包，请从Conda或从源码安装
然而，官方给出的两种方法在无代理的情况下，安装得很慢。且国内镜像源无镜像可下。
推荐安装方法：克隆/下载Github仓库源码，手动编译安装
1. 克隆仓库
git clone https://github.com/facebookresearch/xformers.git
最好使用SSH链接进行克隆，避免https被墙。SSH克隆方法请自行参考
这里引用一篇博主觉得不错的SSH克隆方法文章：git通过SSH指定秘钥文件克隆代码的三种方法 作者：第九系艾文
2. 进入克隆到本地的文件夹
cd xformers
3. 克隆第三方库
git submodule update --init --recursive
4. 安装xFormers依赖
pip install -r requirements.txt
依赖如下，也可自行安装：
torch>=1.12
numpy
pyre-extensions==0.0.23
einops
5. 编译xFormers
pip install -e .
6. （非必须）验证安装
python -m xformers.info
为解决克隆失败情况，我上传了下载即可安装的源码包至阿里云盘
下载后传至linux服务器，解压缩后进入xformers文件夹即可安装
链接：https://pan.baidu.com/s/1Ip5HxtAyKCxzGxiCXa29lg?pwd=yu2x
提取码：yu2x
参考命令：
# 解压缩
unzip xformers
# 进入目录
cd xformers
# 编译安装xFormers
pip install -e .
一些报错及解决方法
报错：nvcc fatal : Unknown option -extended-lambda
解决方法：
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提升本机cuda版本。博主在cuda-10.1下安装报错，随后将cuda升级至11.6并安装最新版本的Pytorch解决该问题
参考环境：
pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.6
安装时自动卸载Torch并安装最新的
可行的解决方法，下列选其一即可：
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安装xFormers依赖时去除
requirement.txt中的torch一项。注意：此做法可能会导致后续安装失败。 -
卸载当前版本的Torch，使用Conda命令安装。
参考PyTorch官网的Conda安装命令。
点击此跳转PyTorch官网查看安装命令
旧版本PyTorch安装命令点击此跳转
到此这篇关于Linux安装xFormers教程的文章就介绍到这了,更多相关内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_56193843/article/details/128569957
