PyTorch C++拡張モジュール開発:CPU・CUDA別インクルードパス取得も簡単!「torch.utils.cpp_extension.include_paths()」の使いこなし術

2024-06-16

PyTorch の "Miscellaneous" における "torch.utils.cpp_extension.include_paths()" 関数の詳細解説

関数概要

torch.utils.cpp_extension.include_paths(cuda=False)

引数:

  • cuda (bool): True の場合、CUDA 固有のインクルードパスを含めます。

戻り値:

  • インクルードパスのリスト

詳細解説

torch.utils.cpp_extension.include_paths() 関数は、以下の場所からインクルードパスを取得します。

  • PyTorch インストールディレクトリ
  • CUDA インストールディレクトリ (cuda=True の場合)
  • Python インストールディレクトリ

これらのディレクトリには、PyTorch C++ 拡張モジュールをビルドするために必要なヘッダーファイルが含まれています。

使用例

from torch.utils.cpp_extension import include_paths

# CPU 拡張モジュールのインクルードパスを取得
cpu_include_paths = include_paths(cuda=False)

# CUDA 拡張モジュールのインクルードパスを取得
cuda_include_paths = include_paths(cuda=True)
  • torch.utils.cpp_extension.include_paths() 関数は、setup.py ファイルで使用して、C++ 拡張モジュールのビルドに必要なインクルードパスを指定することができます。

torch.utils.cpp_extension.include_paths() 関数は、PyTorch C++ 拡張モジュールをビルドするために必要なインクルードパスを取得するために使用されます。この関数は、cuda 引数を True に設定することで、CUDA 固有のインクルードパスを含めることもできます。



import torch
from torch.utils.cpp_extension import include_paths

# CPU 拡張モジュールのインクルードパスを取得
cpu_include_paths = include_paths(cuda=False)
print(cpu_include_paths)

# CUDA 拡張モジュールのインクルードパスを取得
if torch.cuda.is_available():
    cuda_include_paths = include_paths(cuda=True)
    print(cuda_include_paths)
else:
    print("CUDA is not available")

説明:

  1. torchtorch.utils.cpp_extension モジュールをインポートします。
  2. cpu_include_paths 変数に、cuda 引数を False に設定して include_paths() 関数を呼び出し、CPU 拡張モジュールのインクルードパスを取得します。
  3. 取得したインクルードパスを print() 関数を使用してコンソールに出力します。
  4. torch.cuda.is_available() 関数を使用して、CUDA が利用可能かどうかを確認します。
  5. CUDA が利用可能な場合、cuda_include_paths 変数に cuda 引数を True に設定して include_paths() 関数を呼び出し、CUDA 拡張モジュールのインクルードパスを取得します。
  6. 取得したインクルードパスを print() 関数を使用してコンソールに出力します。
  7. CUDA が利用できない場合、メッセージ "CUDA is not available" をコンソールに出力します。
from setuptools import setup
from torch.utils.cpp_extension import include_paths

setup(
    # ... 省略 ...

    ext_modules=[
        {
            'name': 'my_extension',
            'sources': ['my_extension.cpp'],
            'include_dirs': include_paths(cuda=False),
            'libraries': ['my_lib'],
        }
    ]
)
  1. setuptools モジュールをインポートします。
  2. setup() 関数を呼び出して、拡張モジュールを含む Python パッケージをセットアップします。
  3. ext_modules リストに、拡張モジュールの情報を含む辞書を定義します。
  4. 辞書には、以下のキーを含める必要があります。
    • name: 拡張モジュールの名前
    • sources: 拡張モジュールのソースコードファイルのリスト
    • include_dirs: include_paths() 関数を使用して取得したインクルードパスのリスト
    • libraries: 拡張モジュールに必要なライブラリのリスト


"torch.utils.cpp_extension.include_paths()" の代替方法

手動でインクルードパスを指定する:

最も基本的な方法は、必要なすべてのインクルードパスを手動で指定することです。これは、シンプルな拡張モジュールの場合は効果的な方法ですが、多くのインクルードパスが必要な場合は煩雑になる可能性があります。

#include <torch/script.h>
#include <torch/cuda.h>

// その他の必要なヘッダーファイルを含める

CMakeを使用する:

CMake は、クロスプラットフォームのビルドシステムであり、複雑なC++プロジェクトをビルドするために広く使用されています。 CMakeを使用すると、find_package() コマンドを使用して必要なライブラリとヘッダーファイルを自動的に検出することができます。

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)

project(my_extension)

find_package(Torch REQUIRED)

add_executable(my_extension my_extension.cpp)

target_link_libraries(my_extension PRIVATE Torch::Torch)

setuptools の build_ext コマンドを使用する:

setuptools は、Python パッケージを配布するための標準的なツールです。 build_ext コマンドを使用して、C++ 拡張モジュールをビルドすることができます。 include_dirs オプションを使用して、必要なインクルードパスを指定することができます。

from setuptools import setup
from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension

setup(
    # ... 省略 ...

    ext_modules=[
        CUDAExtension(
            name='my_extension',
            sources=['my_extension.cpp'],
            include_dirs=['/path/to/my/include/dir'],
            libraries=['my_lib'],
        )
    ],

    cmdclass={
        'build_ext': BuildExtension
    }
)

pkg-config は、Unix 系システムで使用されるパッケージ管理システムです。 pkg-config を使用すると、必要なライブラリとヘッダーファイルに関する情報を取得することができます。

#include <torch/script.h>
#include <torch/cuda.h>

#include <pkgconfig.h>
pkg_check_modules(REQUIRED Torch)

// その他の必要なヘッダーファイルを含める

最適な代替方法の選択:

使用する代替方法は、プロジェクトの要件と個人の好みによって異なります。

  • シンプルな拡張モジュールの場合は、手動でインクルードパスを指定する方法が最も簡単です。
  • 複雑なプロジェクトの場合は、CMake または setuptools の build_ext コマンドを使用すると、ビルドプロセスを自動化することができます。
  • Unix 系システムを使用している場合は、pkg-config を使用して必要なライブラリとヘッダーファイルを簡単に取得することができます。

どの方法を選択する場合でも、必要なすべてのインクルードパスが含まれていることを確認することが重要です。

補足:

  • 上記の代替方法は、PyTorch C++ 拡張モジュールのみに適用されます。 Python モジュールの場合は、sys.path または importlib.util モジュールを使用して、必要なモジュールをインポートする必要があります。