1. PyTorch静态库编译的背景与挑战PyTorch作为当前最流行的深度学习框架之一其动态图特性为研究和开发提供了极大的灵活性。但在生产环境部署时我们往往需要将模型编译为静态库以获得更好的性能和可移植性。然而PyTorch的静态编译过程却充满挑战文档缺失官方文档对静态编译的说明零散且不完整CMake结构复杂PyTorch的构建系统包含大量相互依赖的编译选项初始化机制问题静态库中的全局对象初始化可能被链接器优化掉体积膨胀使用-Wl,--no-whole-archive解决初始化问题会导致库文件体积剧增我在实际项目中多次遇到这样的场景当需要将训练好的PyTorch模型部署到嵌入式设备或需要高性能推理的服务端时动态链接的方式往往难以满足需求。特别是在安全敏感的环境中静态编译几乎是唯一选择。2. 编译环境准备与关键概念2.1 硬件与系统要求推荐在x86_64架构的Linux系统上进行编译本文以Ubuntu 18.04为例。编译静态库需要至少16GB内存完整编译可能需要32GB100GB以上磁盘空间多核CPU建议8核以上2.2 线性代数库的选择PyTorch的CPU运算依赖于底层线性代数库主要选项有库名称开发者特点适用场景MKLIntel性能最优专为Intel CPU优化生产环境Intel CPUOpenBLAS开源社区跨平台性能较好通用场景EigenPyTorch内置纯头文件实现轻量移动端、嵌入式cuBLASNVIDIAGPU加速CUDA环境经验分享在实际测试中MKL在Intel CPU上的性能通常是OpenBLAS的1.5-2倍。但对于没有Intel CPU的环境OpenBLAS是更好的选择。2.3 基础依赖安装在开始编译前需要安装以下基础工具链sudo apt update sudo apt install -y \ build-essential \ cmake \ git \ python3 \ python3-pip \ libopenblas-dev \ liblapack-dev \ libatlas-base-devPyTorch编译过程中会生成部分C代码需要安装Python依赖pip3 install setuptools pyyaml dataclasses3. 最小化CPU静态库编译MKL后端3.1 MKL安装与配置Intel MKL提供了优化的数学运算实现安装步骤如下添加Intel的APT仓库wget https://apt.repos.intel.com/intel-gpg-keys/GPG-PUB-KEY-INTEL-SW-PRODUCTS-2019.PUB sudo apt-key add GPG-PUB-KEY-INTEL-SW-PRODUCTS-2019.PUB sudo echo deb https://apt.repos.intel.com/mkl all main /etc/apt/sources.list.d/intel-mkl.list sudo apt update安装MKL 2020版本sudo apt install -y intel-mkl-64bit-2020.4-912避坑提示MKL的版本需要与你的编译器兼容。如果使用较新的GCC9.0可能需要安装更新的MKL版本。3.2 CMake配置与编译创建构建目录并配置CMakemkdir build cd build cmake \ -DCMAKE_VERBOSE_MAKEFILE:BOOL1 \ -DUSE_CUDAOFF \ -DBUILD_CAFFE2OFF \ -DBUILD_PYTHON:BOOLOFF \ -DBUILD_CAFFE2_OPSOFF \ -DUSE_DISTRIBUTEDOFF \ -DBUILD_TESTOFF \ -DBUILD_BINARYOFF \ -DBUILD_MOBILE_BENCHMARK0 \ -DBUILD_MOBILE_TEST0 \ -DUSE_ROCMOFF \ -DUSE_GLOOOFF \ -DUSE_LEVELDBOFF \ -DUSE_MPI:BOOLOFF \ -DBUILD_CUSTOM_PROTOBUF:BOOLOFF \ -DUSE_OPENMP:BOOLON \ # MKL需要OpenMP -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOLOFF \ -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRINGRelease \ -DPYTHON_EXECUTABLE:PATHwhich python3 \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH../libtorch_cpu_mkl \ ../pytorch关键参数解析-DBUILD_SHARED_LIBSOFF强制生成静态库-DUSE_OPENMPONMKL需要OpenMP支持-DUSE_CUDAOFF禁用CUDACPU版本开始编译cmake --build . --target install -- -j$(nproc)编译时间参考在16核32GB内存的机器上完整编译大约需要2-3小时。3.3 生成库文件解析编译完成后在../libtorch_cpu_mkl目录下会生成以下主要静态库库文件功能描述libtorch.aPyTorch主库libtorch_cpu.aCPU后端实现libc10.aPyTorch核心抽象libprotobuf.aProtocol Buffers支持libmkldnn.aIntel深度学习加速库libfbgemm.aFacebook的GEMM实现体积优化技巧如果只需要推理功能可以通过-DSELECTED_OP_LIST指定需要的算子可以显著减小库体积。4. 最小化CPU静态库编译Eigen后端4.1 Eigen的特殊处理Eigen是PyTorch为移动端设计的BLAS实现要在桌面环境使用需要修改两处CMake文件修改cmake/Dependencies.cmakeif(INTERN_USE_EIGEN_BLAS) set(USE_BLAS 1) set(AT_MKL_ENABLED 0) include(${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/External/EigenBLAS.cmake) list(APPEND Caffe2_DEPENDENCY_LIBS eigen_blas) endif()修改cmake/External/EigenBLAS.cmakeset(__EIGEN_BLAS_INCLUDED TRUE) if(NOT INTERN_USE_EIGEN_BLAS) return() endif()4.2 编译配置使用以下CMake命令配置Eigen后端cmake \ -DINTERN_USE_EIGEN_BLASON \ -DCMAKE_VERBOSE_MAKEFILE:BOOL1 \ -DBUILD_CAFFE2OFF \ -DBUILD_CAFFE2_OPSOFF \ -DBUILD_PYTHON:BOOLOFF \ -DUSE_DISTRIBUTEDOFF \ -DBUILD_TESTOFF \ -DBUILD_BINARYOFF \ -DBUILD_MOBILE_BENCHMARK0 \ -DBUILD_MOBILE_TEST0 \ -DUSE_ROCMOFF \ -DUSE_GLOOOFF \ -DUSE_CUDAOFF \ -DUSE_LEVELDBOFF \ -DUSE_MPI:BOOLOFF \ -DBUILD_CUSTOM_PROTOBUF:BOOLOFF \ -DUSE_OPENMP:BOOLOFF \ -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOLOFF \ -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRINGRelease \ -DPYTHON_EXECUTABLE:PATHwhich python3 \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH../libtorch_cpu_eigen \ ../pytorch4.3 性能对比在6核Intel i7-8850H上的测试数据任务MKL后端Eigen后端20个目标的CNNLSTM推理11秒20秒ResNet50前向传播45ms82msBERT-base推理120ms210ms结论除非有特殊需求否则生产环境建议使用MKL后端。5. CUDA静态库编译指南5.1 CUDA环境准备安装CUDA Toolkit以11.1为例wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub sudo add-apt-repository deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ / sudo apt update sudo apt install -y cuda-11-1设置环境变量export PATH/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH/usr/local/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH5.2 架构选择策略CUDA架构的选择直接影响生成的库文件能否在目标GPU上运行。常见的架构版本架构名称Compute Capability代表显卡Kepler3.5GTX 780, Tesla K40Maxwell5.2GTX 970, Tesla M40Pascal6.1GTX 1080, Tesla P100Volta7.0Tesla V100Turing7.5RTX 2080, Tesla T4Ampere8.0RTX 3080, A100设置架构列表的环境变量export TORCH_CUDA_ARCH_LIST3.5;5.2;6.1;7.0;7.5;8.0;8.0PTX经验法则包含当前主流架构PTX以实现向前兼容但会增加编译时间和库体积。5.3 编译配置CUDA版本的CMake配置cmake \ -DCMAKE_VERBOSE_MAKEFILE:BOOL1 \ -DUSE_CUDAON \ -DBUILD_CAFFE2OFF \ -DBUILD_CAFFE2_OPSOFF \ -DUSE_DISTRIBUTEDOFF \ -DBUILD_TESTOFF \ -DBUILD_BINARYOFF \ -DBUILD_MOBILE_BENCHMARK0 \ -DBUILD_MOBILE_TEST0 \ -DUSE_ROCMOFF \ -DUSE_GLOOOFF \ -DUSE_LEVELDBOFF \ -DUSE_MPI:BOOLOFF \ -DBUILD_PYTHON:BOOLOFF \ -DBUILD_CUSTOM_PROTOBUF:BOOLOFF \ -DUSE_OPENMP:BOOLON \ -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOLOFF \ -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRINGRelease \ -DPYTHON_EXECUTABLE:PATHwhich python3 \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH../libtorch_cuda \ ../pytorch5.4 CUDA特有库文件编译完成后会新增以下CUDA相关静态库libtorch_cuda.aCUDA后端实现libc10_cuda.aCUDA核心抽象libnccl_static.aNVIDIA集合通信库链接注意事项使用CUDA静态库时必须确保正确链接CUDA运行时库。典型的链接器标志-L/usr/local/cuda/lib64 -lcudart -lcublas -lcudnn -lnvToolsExt6. 实际应用与问题排查6.1 静态库使用示例一个典型的使用PyTorch静态库的CMake项目配置cmake_minimum_required(VERSION 3.10) project(pytorch_inference) set(CMAKE_CXX_STANDARD 14) # 查找PyTorch find_package(Torch REQUIRED) # 添加可执行文件 add_executable(inference_app main.cpp) # 链接库 target_link_libraries(inference_app ${TORCH_LIBRARIES} /opt/intel/mkl/lib/intel64/libmkl_intel_lp64.a /opt/intel/mkl/lib/intel64/libmkl_gnu_thread.a /opt/intel/mkl/lib/intel64/libmkl_core.a pthread dl m ) # 添加编译选项 target_compile_options(inference_app PRIVATE -fopenmp)6.2 常见问题与解决方案问题1链接时出现undefined reference to torch::jit::load原因没有正确whole archive链接torch库解决修改链接方式target_link_libraries(inference_app -Wl,--whole-archive ${TORCH_LIBRARIES} -Wl,--no-whole-archive ... )问题2运行时错误PyTorch is not linked with support for cuda devices原因没有正确链接c10_cuda.a解决确保链接了libc10_cuda.a并使用了--whole-archive问题3静态库体积过大优化方案使用-DSELECTED_OP_LIST指定需要的算子使用strip --strip-unneeded减小二进制体积编译时添加-Os优化选项6.3 性能优化技巧推理优化启用MKLDNN和FBGEMM-DUSE_MKLDNNON -DUSE_FBGEMMON内存优化限制OpenMP线程数#include omp.h omp_set_num_threads(4); // 根据核心数设置CUDA优化启用TensorRT支持-DUSE_TENSORRTON7. 进阶主题自定义算子与裁剪对于嵌入式等资源受限环境可以通过以下方式进一步优化7.1 算子选择编译创建selected_ops.yaml文件指定需要的算子- aten::add.Tensor - aten::mm - aten::conv2d然后在CMake中指定-DSELECTED_OP_LISTpath/to/selected_ops.yaml7.2 移除不需要的组件通过CMake选项禁用不需要的功能-DUSE_NNPACKOFF \ # 禁用NNPACK -DUSE_XNNPACKOFF \ # 禁用XNNPACK -DUSE_QNNPACKOFF \ # 禁用QNNPACK -DUSE_DISTRIBUTEDOFF \ # 禁用分布式 -DUSE_TENSORPIPEOFF # 禁用TensorPipe7.3 最小化示例一个极简的PyTorch静态编译配置cmake \ -DBUILD_SHARED_LIBSOFF \ -DBUILD_PYTHONOFF \ -DBUILD_TESTOFF \ -DUSE_CUDAOFF \ -DUSE_MKLDNNON \ -DUSE_FBGEMMON \ -DSELECTED_OP_LISTops.yaml \ ../pytorch这种配置生成的静态库可以小到20MB左右仅包含基本推理功能非常适合资源受限的环境。
PyTorch静态库编译实战：从原理到部署优化
发布时间：2026/7/17 3:01:54
1. PyTorch静态库编译的背景与挑战PyTorch作为当前最流行的深度学习框架之一其动态图特性为研究和开发提供了极大的灵活性。但在生产环境部署时我们往往需要将模型编译为静态库以获得更好的性能和可移植性。然而PyTorch的静态编译过程却充满挑战文档缺失官方文档对静态编译的说明零散且不完整CMake结构复杂PyTorch的构建系统包含大量相互依赖的编译选项初始化机制问题静态库中的全局对象初始化可能被链接器优化掉体积膨胀使用-Wl,--no-whole-archive解决初始化问题会导致库文件体积剧增我在实际项目中多次遇到这样的场景当需要将训练好的PyTorch模型部署到嵌入式设备或需要高性能推理的服务端时动态链接的方式往往难以满足需求。特别是在安全敏感的环境中静态编译几乎是唯一选择。2. 编译环境准备与关键概念2.1 硬件与系统要求推荐在x86_64架构的Linux系统上进行编译本文以Ubuntu 18.04为例。编译静态库需要至少16GB内存完整编译可能需要32GB100GB以上磁盘空间多核CPU建议8核以上2.2 线性代数库的选择PyTorch的CPU运算依赖于底层线性代数库主要选项有库名称开发者特点适用场景MKLIntel性能最优专为Intel CPU优化生产环境Intel CPUOpenBLAS开源社区跨平台性能较好通用场景EigenPyTorch内置纯头文件实现轻量移动端、嵌入式cuBLASNVIDIAGPU加速CUDA环境经验分享在实际测试中MKL在Intel CPU上的性能通常是OpenBLAS的1.5-2倍。但对于没有Intel CPU的环境OpenBLAS是更好的选择。2.3 基础依赖安装在开始编译前需要安装以下基础工具链sudo apt update sudo apt install -y \ build-essential \ cmake \ git \ python3 \ python3-pip \ libopenblas-dev \ liblapack-dev \ libatlas-base-devPyTorch编译过程中会生成部分C代码需要安装Python依赖pip3 install setuptools pyyaml dataclasses3. 最小化CPU静态库编译MKL后端3.1 MKL安装与配置Intel MKL提供了优化的数学运算实现安装步骤如下添加Intel的APT仓库wget https://apt.repos.intel.com/intel-gpg-keys/GPG-PUB-KEY-INTEL-SW-PRODUCTS-2019.PUB sudo apt-key add GPG-PUB-KEY-INTEL-SW-PRODUCTS-2019.PUB sudo echo deb https://apt.repos.intel.com/mkl all main /etc/apt/sources.list.d/intel-mkl.list sudo apt update安装MKL 2020版本sudo apt install -y intel-mkl-64bit-2020.4-912避坑提示MKL的版本需要与你的编译器兼容。如果使用较新的GCC9.0可能需要安装更新的MKL版本。3.2 CMake配置与编译创建构建目录并配置CMakemkdir build cd build cmake \ -DCMAKE_VERBOSE_MAKEFILE:BOOL1 \ -DUSE_CUDAOFF \ -DBUILD_CAFFE2OFF \ -DBUILD_PYTHON:BOOLOFF \ -DBUILD_CAFFE2_OPSOFF \ -DUSE_DISTRIBUTEDOFF \ -DBUILD_TESTOFF \ -DBUILD_BINARYOFF \ -DBUILD_MOBILE_BENCHMARK0 \ -DBUILD_MOBILE_TEST0 \ -DUSE_ROCMOFF \ -DUSE_GLOOOFF \ -DUSE_LEVELDBOFF \ -DUSE_MPI:BOOLOFF \ -DBUILD_CUSTOM_PROTOBUF:BOOLOFF \ -DUSE_OPENMP:BOOLON \ # MKL需要OpenMP -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOLOFF \ -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRINGRelease \ -DPYTHON_EXECUTABLE:PATHwhich python3 \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH../libtorch_cpu_mkl \ ../pytorch关键参数解析-DBUILD_SHARED_LIBSOFF强制生成静态库-DUSE_OPENMPONMKL需要OpenMP支持-DUSE_CUDAOFF禁用CUDACPU版本开始编译cmake --build . --target install -- -j$(nproc)编译时间参考在16核32GB内存的机器上完整编译大约需要2-3小时。3.3 生成库文件解析编译完成后在../libtorch_cpu_mkl目录下会生成以下主要静态库库文件功能描述libtorch.aPyTorch主库libtorch_cpu.aCPU后端实现libc10.aPyTorch核心抽象libprotobuf.aProtocol Buffers支持libmkldnn.aIntel深度学习加速库libfbgemm.aFacebook的GEMM实现体积优化技巧如果只需要推理功能可以通过-DSELECTED_OP_LIST指定需要的算子可以显著减小库体积。4. 最小化CPU静态库编译Eigen后端4.1 Eigen的特殊处理Eigen是PyTorch为移动端设计的BLAS实现要在桌面环境使用需要修改两处CMake文件修改cmake/Dependencies.cmakeif(INTERN_USE_EIGEN_BLAS) set(USE_BLAS 1) set(AT_MKL_ENABLED 0) include(${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/External/EigenBLAS.cmake) list(APPEND Caffe2_DEPENDENCY_LIBS eigen_blas) endif()修改cmake/External/EigenBLAS.cmakeset(__EIGEN_BLAS_INCLUDED TRUE) if(NOT INTERN_USE_EIGEN_BLAS) return() endif()4.2 编译配置使用以下CMake命令配置Eigen后端cmake \ -DINTERN_USE_EIGEN_BLASON \ -DCMAKE_VERBOSE_MAKEFILE:BOOL1 \ -DBUILD_CAFFE2OFF \ -DBUILD_CAFFE2_OPSOFF \ -DBUILD_PYTHON:BOOLOFF \ -DUSE_DISTRIBUTEDOFF \ -DBUILD_TESTOFF \ -DBUILD_BINARYOFF \ -DBUILD_MOBILE_BENCHMARK0 \ -DBUILD_MOBILE_TEST0 \ -DUSE_ROCMOFF \ -DUSE_GLOOOFF \ -DUSE_CUDAOFF \ -DUSE_LEVELDBOFF \ -DUSE_MPI:BOOLOFF \ -DBUILD_CUSTOM_PROTOBUF:BOOLOFF \ -DUSE_OPENMP:BOOLOFF \ -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOLOFF \ -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRINGRelease \ -DPYTHON_EXECUTABLE:PATHwhich python3 \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH../libtorch_cpu_eigen \ ../pytorch4.3 性能对比在6核Intel i7-8850H上的测试数据任务MKL后端Eigen后端20个目标的CNNLSTM推理11秒20秒ResNet50前向传播45ms82msBERT-base推理120ms210ms结论除非有特殊需求否则生产环境建议使用MKL后端。5. CUDA静态库编译指南5.1 CUDA环境准备安装CUDA Toolkit以11.1为例wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub sudo add-apt-repository deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ / sudo apt update sudo apt install -y cuda-11-1设置环境变量export PATH/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH/usr/local/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH5.2 架构选择策略CUDA架构的选择直接影响生成的库文件能否在目标GPU上运行。常见的架构版本架构名称Compute Capability代表显卡Kepler3.5GTX 780, Tesla K40Maxwell5.2GTX 970, Tesla M40Pascal6.1GTX 1080, Tesla P100Volta7.0Tesla V100Turing7.5RTX 2080, Tesla T4Ampere8.0RTX 3080, A100设置架构列表的环境变量export TORCH_CUDA_ARCH_LIST3.5;5.2;6.1;7.0;7.5;8.0;8.0PTX经验法则包含当前主流架构PTX以实现向前兼容但会增加编译时间和库体积。5.3 编译配置CUDA版本的CMake配置cmake \ -DCMAKE_VERBOSE_MAKEFILE:BOOL1 \ -DUSE_CUDAON \ -DBUILD_CAFFE2OFF \ -DBUILD_CAFFE2_OPSOFF \ -DUSE_DISTRIBUTEDOFF \ -DBUILD_TESTOFF \ -DBUILD_BINARYOFF \ -DBUILD_MOBILE_BENCHMARK0 \ -DBUILD_MOBILE_TEST0 \ -DUSE_ROCMOFF \ -DUSE_GLOOOFF \ -DUSE_LEVELDBOFF \ -DUSE_MPI:BOOLOFF \ -DBUILD_PYTHON:BOOLOFF \ -DBUILD_CUSTOM_PROTOBUF:BOOLOFF \ -DUSE_OPENMP:BOOLON \ -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOLOFF \ -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRINGRelease \ -DPYTHON_EXECUTABLE:PATHwhich python3 \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH../libtorch_cuda \ ../pytorch5.4 CUDA特有库文件编译完成后会新增以下CUDA相关静态库libtorch_cuda.aCUDA后端实现libc10_cuda.aCUDA核心抽象libnccl_static.aNVIDIA集合通信库链接注意事项使用CUDA静态库时必须确保正确链接CUDA运行时库。典型的链接器标志-L/usr/local/cuda/lib64 -lcudart -lcublas -lcudnn -lnvToolsExt6. 实际应用与问题排查6.1 静态库使用示例一个典型的使用PyTorch静态库的CMake项目配置cmake_minimum_required(VERSION 3.10) project(pytorch_inference) set(CMAKE_CXX_STANDARD 14) # 查找PyTorch find_package(Torch REQUIRED) # 添加可执行文件 add_executable(inference_app main.cpp) # 链接库 target_link_libraries(inference_app ${TORCH_LIBRARIES} /opt/intel/mkl/lib/intel64/libmkl_intel_lp64.a /opt/intel/mkl/lib/intel64/libmkl_gnu_thread.a /opt/intel/mkl/lib/intel64/libmkl_core.a pthread dl m ) # 添加编译选项 target_compile_options(inference_app PRIVATE -fopenmp)6.2 常见问题与解决方案问题1链接时出现undefined reference to torch::jit::load原因没有正确whole archive链接torch库解决修改链接方式target_link_libraries(inference_app -Wl,--whole-archive ${TORCH_LIBRARIES} -Wl,--no-whole-archive ... )问题2运行时错误PyTorch is not linked with support for cuda devices原因没有正确链接c10_cuda.a解决确保链接了libc10_cuda.a并使用了--whole-archive问题3静态库体积过大优化方案使用-DSELECTED_OP_LIST指定需要的算子使用strip --strip-unneeded减小二进制体积编译时添加-Os优化选项6.3 性能优化技巧推理优化启用MKLDNN和FBGEMM-DUSE_MKLDNNON -DUSE_FBGEMMON内存优化限制OpenMP线程数#include omp.h omp_set_num_threads(4); // 根据核心数设置CUDA优化启用TensorRT支持-DUSE_TENSORRTON7. 进阶主题自定义算子与裁剪对于嵌入式等资源受限环境可以通过以下方式进一步优化7.1 算子选择编译创建selected_ops.yaml文件指定需要的算子- aten::add.Tensor - aten::mm - aten::conv2d然后在CMake中指定-DSELECTED_OP_LISTpath/to/selected_ops.yaml7.2 移除不需要的组件通过CMake选项禁用不需要的功能-DUSE_NNPACKOFF \ # 禁用NNPACK -DUSE_XNNPACKOFF \ # 禁用XNNPACK -DUSE_QNNPACKOFF \ # 禁用QNNPACK -DUSE_DISTRIBUTEDOFF \ # 禁用分布式 -DUSE_TENSORPIPEOFF # 禁用TensorPipe7.3 最小化示例一个极简的PyTorch静态编译配置cmake \ -DBUILD_SHARED_LIBSOFF \ -DBUILD_PYTHONOFF \ -DBUILD_TESTOFF \ -DUSE_CUDAOFF \ -DUSE_MKLDNNON \ -DUSE_FBGEMMON \ -DSELECTED_OP_LISTops.yaml \ ../pytorch这种配置生成的静态库可以小到20MB左右仅包含基本推理功能非常适合资源受限的环境。
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