윈도우에서도 사용가능한가요?

[blackCmd]

윈도우에서도 사용가능한가요?

Install 문서를 보니 우분투를 기준으로 작성된 것 같긴한데
윈도우에서도 환경변수 다 설정하고 설치 진행하면 사용가능할까요..?
Tensorrt의 공식 문서에서 윈도우 파이썬에선 동작하지 않는다 그래서 대체제를 찾고있다 생각이나서 들렀습니다 휴

[gyeongin]

확인이 늦었습니다.
PyTorch 소스 빌드가 윈도우에서 되는지 확인해 본 적은 없는데, PyTorch 소스 빌드가 윈도우에서 잘 된다면 Nimble 설치도 윈도우에서 가능해야 합니다.

[blackCmd]

확인이 늦었습니다.
PyTorch 소스 빌드가 윈도우에서 되는지 확인해 본 적은 없는데, PyTorch 소스 빌드가 윈도우에서 잘 된다면 Nimble 설치도 윈도우에서 가능해야 합니다.

감사합니다. 시도해보겠습니다 !

[blackCmd]

확인이 늦었습니다.
PyTorch 소스 빌드가 윈도우에서 되는지 확인해 본 적은 없는데, PyTorch 소스 빌드가 윈도우에서 잘 된다면 Nimble 설치도 윈도우에서 가능해야 합니다.

혹시 인스톨 문서의 이부분을 윈도우의 환경변수에서 구현하려면 어찌해야할까요? 저 대쉬 기호가 거슬리네요..
CONDA_PREFIX 부분에는 콘다의 설치경로가 오면 될까요?

export CMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-"$(dirname $(which conda))/../"}

[gyeongin]

해당 부분은 PyTorch의 빌드 문서를 참고해 설치해보고 작성한 것입니다. 다시 말해 nimble repo에서 제공하는 빌드 문서는 결국 위 링크의 Linux 부분에서 필요한 것들을 취사 선택해 정리한 것입니다.
이 문서에 보면 Linux 뿐 아니라 Windows에서 어떻게 설치해야 하는지에 대한 안내도 있습니다. 이를 따라해보시면 좋을 것 같습니다.

[blackCmd]

해당 부분은 PyTorch의 빌드 문서를 참고해 설치해보고 작성한 것입니다. 다시 말해 nimble repo에서 제공하는 빌드 문서는 결국 위 링크의 Linux 부분에서 필요한 것들을 취사 선택해 정리한 것입니다.
이 문서에 보면 Linux 뿐 아니라 Windows에서 어떻게 설치해야 하는지에 대한 안내도 있습니다. 이를 따라해보시면 좋을 것 같습니다.

네 감사합니다 이전의 질문한 부분에서 멈춰있었는데 다시 시도해봐야겠습니다.
어려운 작업이네요 후

[blackCmd]

해당 부분은 PyTorch의 빌드 문서를 참고해 설치해보고 작성한 것입니다. 다시 말해 nimble repo에서 제공하는 빌드 문서는 결국 위 링크의 Linux 부분에서 필요한 것들을 취사 선택해 정리한 것입니다.
이 문서에 보면 Linux 뿐 아니라 Windows에서 어떻게 설치해야 하는지에 대한 안내도 있습니다. 이를 따라해보시면 좋을 것 같습니다.

몇 번의 시도후에 cmake과정까지 왔습니다.( = python setup.py install )
에러가나는 부분을 올리는데 혹시 봐주실 수 있을까요?
환경은 윈도우10, VS16, 쿠다10.1, CUDNN7.6.5 입니다.

Adding OpenMP CXX_FLAGS: -openmp:experimental
No OpenMP library needs to be linked against
Found CUDA: C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1 (found version "10.1")
Caffe2: CUDA detected: 10.1
Caffe2: CUDA nvcc is: C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1/bin/nvcc.exe
Caffe2: CUDA toolkit directory: C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1
Caffe2: Header version is: 10.1
Found CUDNN: C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1/lib/x64/cudnn.lib

CMake Error at cmake/public/cuda.cmake:150 (file):
file failed to open for reading (No such file or directory):

C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1/include/cudnn_version.h
Call Stack (most recent call first):
cmake/Dependencies.cmake:903 (include)
CMakeLists.txt:380 (include)

Found cuDNN: v? (include: C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1/include,` library: C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1/lib/x64/cudnn.lib)

CMake Error at cmake/public/cuda.cmake:172 (message):
PyTorch requires cuDNN 7 and above.
Call Stack (most recent call first):
cmake/Dependencies.cmake:903 (include)
CMakeLists.txt:380 (include)

Configuring incomplete, errors occurred!
See also "C:/Users/J5330-3/Downloads/nimble/tempbuild/CMakeFiles/CMakeOutput.log".
See also "C:/Users/J5330-3/Downloads/nimble/tempbuild/CMakeFiles/CMakeError.log".

[gyeongin]

일단 먼저 말씀드려야 할 것은 CUDA 버전이 최소 10.2여야 한다는 것입니다. Nimble에서 사용하는 CUDA feature가 CUDA 10.1에서는 제대로 지원되지 않을 수 있습니다.

로그를 봐서는 CUDA, CUDNN 관련 환경 변수가 제대로 잡히지 않은 문제인 것 같은데요, 이 부분은 사실 PyTorch의 공식 빌드 문서에 충분히 설명되어 있지 않아 저희도 직접 CMAKE 파일을 열어보고 필요한 환경 변수가 무엇인지 찾아야 했습니다. Windows의 경우와 Linux의 경우가 얼마나 다를지는 잘 모르겠네요...