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linux(ubuntu20.04)安装tvm-0.9.0+llvm+cuda/cudnn（一步到胃版）

2023-05-16

我是在双系统中linux上安装的，不是Ubuntu虚拟机，虽然两者过程基本一样，但是在双系统上会更方便。

文章目录

    • 零：究极大招版
    • 一：环境准备
      • 1.1.安装gcc、cmake等必要的依赖
      • 1.2.python环境
    • 二：安装编译工具:llvm+cuda
      • 2.1 安装LLVM
      • 2.2 安装cuda+cudnn(可选)
    • 三：下载并编译tvm
      • 3.1 下载tvm
      • 3.2 编译tvm
        • 3.2.1 build文件夹
        • 3.2.2 配置build/config.cmake文件
        • 3.2.3 编译tvm
        • 3.2.4 tvm依赖报错处理（可选）
      • 3.3 将编译成功的tvm放入环境变量
    • 四：将tvm导入python
    • 五：测试tvm
      • 5.1 终端命令行测试
      • 5.2 pycharm测试

零：究极大招版

直接选择以下安装：

pip install apache-tvm
或者
conda activate xxxxx		
conda install apache-tvm

如果有人能够安装成功，那你就是天选之子！后面的步骤都与你无关，我建议你立刻去买张彩票，中了奖记得打赏我点（doge）。

不过绝大部分人应该是安装不成功的，那就按下面的步骤一步一步安装。

一：环境准备

1.1.安装gcc、cmake等必要的依赖

sudo apt install -y gcc libtinfo-dev zlib1g-dev build-essential cmake libedit-dev libxml2-dev

1.2.python环境

可以有以下几种：

1）单独的python环境
2）anaconda等创建的虚拟环境（这个环境可以是anaconda中普通的python环境，也可以是安装的pytorch、tensorflow等框架）

我们下面会把tvm安装到以上这些现有的python环境中，没必要重新为tvm创建一个新的python环境。

二：安装编译工具:llvm+cuda

2.1 安装LLVM

我使用的13.0.0，官网链接，找到自己所需的版本：在这里插入图片描述

注意：这个是编译好的，不是源代码，不需要自己编译。如果下载的是名字中带src的压缩包，还需要自己编译生成LLVM。

下载之后解压，并将文件名改为llvm，将其放入到/usr/local路径下
（/usr/lib路径也可以，只要自己记住就行）
在这里插入图片描述

然后将其放入环境变量（不放也可以，但最好放）：

命令行输入：

sudo vim ~/.bashrc

将以下两行添加进去（注意里面的路径）

export PATH=$PATH:/usr/local/llvm/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/llvm/lib

保存退出，然后命令行更新一下源文件：

source ~/.bashrc

2.2 安装cuda+cudnn(可选)

只安装llvm就可以用了，但是因为很多代码需要用到cuda+cudnn。如果你不想用cuda+cudnn，那你可以跳过这一步。

在这里不再展示如何安装cuda+cudnn，你可以到网上去搜索。

注意： 如果你是用命令行直接安装的cuda，那cuda的bin、include、lib64路径下是空的，不利于设置环境变量。所以我建议从官网下载cuda+cudnn，中间可能需要更换gcc的版本。
CUDA官网，CUDNN官网
安装cuda+cudnn步骤可参考：博客1，博客2
降级 GCC / G++ 步骤可参考：博客1

配置环境变量：

如果你成功安装了cuda+cudnn，那么就把cuda放到环境变量里去：

sudo vim ~/.bashrc

并输入：

#cuda
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.6/bin
export CPATH=/usr/local/cuda-11.6/targets/x86_64-linux/include:$CPATH
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.6/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.6/lib64

注意注意注意：一定要添加第二行的CPATH，否则编译时会报找不到相关的头文件

保存退出，然后命令行更新一下源文件：

source ~/.bashrc

三：下载并编译tvm

3.1 下载tvm

可以通过git下载，如果没有git就先下载git(sudo apt-get install git)
（双系统可能需要处理一下git，我用git下载tvm一直下载不成功）：

git clone --recursive https://github.com/apache/tvm tvm

也可以在官网下载：https://github.com/apache/tvm/releases
在这里插入图片描述
我选择的是0.9.0版本的。
下载解压到 ** /home/用户名 ** 的路径下，并将文件名称改为tvm。

3.2 编译tvm

3.2.1 build文件夹

进入tvm文件夹中，新建一个build文件夹，并将cmake文件夹下的config.cmake文件复制到build文件夹中。
在这里插入图片描述

3.2.2 配置build/config.cmake文件

修改文件夹build中的config.cmake文件
可以用ubuntu自带的编辑器打开，也可以用vim在终端打开。

修改以下内容：

SET(USE_LLVM OFF)
改为：
SET(USE_LLVM ON) 或者 SET(USE_LLVM /usr/local/llvm/bin/llvm-config)

SET(USE_CUDA OFF)
改为：
SET(USE_CUDA ON) 或者 SET(USE_CUDA /cuda的路径)

SET(USE_CUDNN OFF)
改为：
SET(USE_CUDNN ON)

此外：
如果要对IR进行debug：set(USE_RELAY_DEBUG ON)并在环境变量中加入TVM_LOG_DEBUG的路径
如果要对编译过程进行debug：set(USE_GRAPH_EXECUTOR ON) 和(USE_PROFILER ON)

保存退出。

这一步是为了用LLVM/cuda编译tvm。

3.2.3 编译tvm

在build文件夹下右键选择“在终端中打开”，执行下面两行：

# (确保终端中的路径为/tvm/build)

cmake ..
make -j16	(数字代表编译的进程数，根据自己的电脑选择)

系统编译完tvm后会还会自动搜索tvm的依赖。

3.2.4 tvm依赖报错处理（可选）

注：make -j16 编译完最后自动搜索tvm的依赖可能会报下面这种错误：
(如果没有报错就跳过3.2.4直接看3.3)

usr/bin/ld: 找不到 -lz: 没有那个文件或目录
/usr/bin/ld: 找不到 -ltinfo: 没有那个文件或目录
collect2: error: ld returned 1 exit status
make[2]: *** [CMakeFiles/tvm.dir/build.make:1370：libtvm.so] 错误 1
make[2]: 离开目录“/home/用户名/tvm/build”
make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:144：CMakeFiles/tvm.dir/all] 错误 2
make[1]: 离开目录“/home/用户名/tvm/build”
make: *** [Makefile:130：all] 错误 2

注意：找不到的"-lz"和"-ltinfo"的格式都是"-lxxx"，第一个字母l并不是其名称，所以两个问题是找不到"z"和"tinfo"，我们安装时需要在名字前面加"lib"，尾部加"-dev"，即接下来我们安装的是"libz-dev"和"libtinfo-dev"。

（其实在第一步环境准备时这玩意已经被安装过了，但是这里报错，是因为版本不兼容？不满足依赖？为什么有时候报错有时候不报错！）

1）用apt尝试安装

sudo apt-get install libz-dev
sudo apt-get install libtinfo-dev

试一下看能否安装。

如果安装成功，看这一步：3）重新搜索tvm的依赖
若不能安装，有如下报错的话看下面一步：2）用aptitude安装

在这里插入图片描述
2）用aptitude安装

安装aptitude：

aptitude会自动识别要安装的包之间的依赖关系

sudo apt-get install aptitude

安装缺失的包：

sudo aptitude install libz-dev
sudo aptitude install libtinfo-dev

每个包安装时都会提醒你是否接受他给出的解决方案，按照它给出的方案选着“y”或者“n”。
在这里插入图片描述

3）重新搜索tvm的依赖

再次输入：

make -j16

因为tvm已经编译成功了，这次不会再次编译，只会搜索tvm的依赖：

在这里插入图片描述

3.3 将编译成功的tvm放入环境变量

和上面的将LLVM放入环境变量过程一样：

命令行输入：

sudo vim ~/.bashrc

将下面两行加进去：

export TVM_HOME=/tvm的路径    (如果你是按照上面的步骤来做的，tvm的路径应该是：/home/用户名/tvm)
export PYTHONPATH=$TVM_HOME/python:${PYTHONPATH}

保存退出后更新一下：

source ~/.bashrc

四：将tvm导入python

先安装一些必要的包：

pip install numpy decorator attrs tornado psutil xgboost cloudpickle tensorboard
或者：
conda activate 环境名 
conda install numpy decorator attrs tornado psutil xgboost cloudpickle tensorboard

再进入/tvm/python路径下（里面有setup.py文件，用于将tvm导入python）：

cd ..				(从"/tvm/build"退出到"/tvm")
cd python					(进入"/tvm/python"路径)
python setup.py install		(将tvm导入python)

五：测试tvm

下面以anaconda中的环境为例。

5.1 终端命令行测试

命令行输入：

conda activate 环境名
python

逐行输入：

import tvm
tvm.__version__
tvm.cuda().exist	(如果按照上述步骤安装了cuda)

如果输出’0.9.0 +true’证明安装成功。
在这里插入图片描述

5.2 pycharm测试

打开pycharm新建一个项目，并将python解释器设置为刚刚导入tvm的python。

输入：

import tvm
print(tvm.__version__)
print(tvm.cuda().exist)

如果输出0.9.0+true说明安装成功。

如下图：说明我的cuda、tvm都可以用了。
在这里插入图片描述

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