python导入自己写的.pyd报错DLL load failed

Question

我自己使用cuda编写了一个tensor类，放在tensor.h的头文件中，然后使⽤Pytorch中的CUDAExtension实现对pybind的编译，通过python setup.py develop生成了一个mytensor.pyd文件，现在在同一个文件夹中的py文件尝试导入mytensor，导入时已经有代码提示，但是运行时显示ImportError: DLL load failed while importing mytensor，猜想可能是cuda代码有一定特殊性在，不知道如何处理，希望能得到指点！

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

回答:

首先，确保你正在使用的Python版本与PyTorch版本兼容，并且已经正确安装了CUDA驱动程序和PyTorch。

接下来，我将提供一些可能的解决方案来解决"DLL load failed"错误。

1. 检查CUDA运行时环境路径

您需要确保CUDA运行时库（例如cudart64_101.dll）的路径位于系统环境变量PATH中。这可以通过以下步骤完成：

1. 打开文件资源管理器并导航至CUDA安装目录（例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin）。

2. 复制此路径。

3. 在开始菜单中搜索"环境变量"，并选择"编辑系统环境变量"。

4. 在"系统变量"部分中，找到名为"Path"的变量，并双击打开它。

5. 在"变量值"文本框中，将路径粘贴到最后，确保路径之间用分号分隔（例如："原来的路径;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin"）。

6. 点击"确定"保存更改。

7. 重新启动您的计算机。

2. 检查CUDA架构匹配

您需要确保您的编写的CUDA代码与您的GPU架构兼容。某些版本的PyTorch只支持特定的CUDA架构。

1. 首先，使用以下Python代码验证您的GPU架构：

import torch
print(torch.cuda.get_device_capability(0))

1. 然后，查看您运行的PyTorch版本的文档，确保它支持您的GPU架构。
2. 您可以在PyTorch官方文档中找到以前版本的文档。
3. 搜索您的PyTorch版本的兼容性要求。

如果您的GPU架构与PyTorch版本不兼容，您可以尝试升级或降级PyTorch版本，或者重新编写您的CUDA代码以与兼容的GPU架构工作。

3. 使用conda虚拟环境

如果您使用的是conda虚拟环境，请确保在该虚拟环境中正确配置CUDA和PyTorch。

首先，激活您的conda虚拟环境：

conda activate [虚拟环境名]

然后，使用conda安装正确版本的PyTorch和CUDA驱动程序：

conda install pytorch=[PyTorch版本] cudatoolkit=[CUDA版本] -c pytorch

确保将[PyTorch版本]和[CUDA版本]替换为您要使用的版本。

4. 检查编译选项

在编译PyTorch的CUDA扩展时，您需要确保在setup.py文件中使用正确的编译选项来与CUDA库链接。尤其是需要指定extra_compile_args和extra_link_args参数来包含正确的CUDA库路径和链接器选项。

以下是一个示例setup.py文件的片段，包含了可以用于PyTorch的CUDA扩展的编译选项：

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

extra_compile_args = ['-std=c++11', '-DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H']
extra_link_args = ['-L/path/to/cuda/lib', '-lcudart']

setup(
    name='my_tensor',
    ext_modules=[
        CUDAExtension('my_tensor', [
            'my_tensor.cpp',
            'my_tensor_kernel.cu',
        ], extra_compile_args=extra_compile_args, extra_link_args=extra_link_args),
    ],
    cmdclass={
        'build_ext': BuildExtension
    }
)

确保将/path/to/cuda替换为您的CUDA安装目录。

5. 检查依赖项

您还需要确保您的环境中已正确安装了所需的依赖项。使用以下命令检查并安装缺失的依赖项：

pip install -r requirements.txt

确保将requirements.txt替换为您项目目录中的依赖项文件。

如果您还没有设置requirements.txt文件，请手动pip安装缺失的依赖项。

如果这些解决方案都没有帮助，那么可能存在其他问题导致无法加载您的.pyd文件。这时，请重新审查您的环境设置、编译选项以及CUDA代码和PyTorch版本之间的兼容性。如果需要，请查阅官方文档或寻求专业CUDA开发者的帮助来解决问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^