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PyTorch Cluster
## 简介 PyTorch Cluster是一个小型的扩展库,其中包含了高度优化的图聚类算法,用于在PyTorch中使用。该包包括以下聚类算法:Graclus,Voxel Grid Pooling,迭代最远点采样,k-NN和Radius图生成,基于最近点的聚类,随机游走采样等。DAS软件栈中的PyTorch Cluster版本,不仅保证了组件核心功能在DCU加速卡的可用性,还针对DCU特有的硬件架构进行了深度定制优化。这使得开发者能够以极低的成本,轻松实现应用程序在DCU加速卡上的快速迁移和性能提升。目前支持Pytorch1.13 Pyotrch2.1 Pytorch2.3 ## 安装 ### 使用pip方式安装 pytorch-cluster whl包下载目录:[http://10.6.10.68:8000/customized/torch-cluster/dtk2310](http://10.6.10.68:8000/customized/torch-cluster/dtk2310),目前只提供有python3.8版本的whl包。 ```shell pip install torch_cluster* (下载的torch_cluster的whl包) ``` ### 使用源码编译方式安装 #### 编译环境准备 - 安装相关依赖 ```shell pip install numpy pip install 'urllib3==1.26.14' pip install pytest pip install wheel ``` - 在首页 | 光合开发者社区下载 dtk23.10 解压至 /opt/ 路径下,并建立软链接 ```shell cd /opt && ln -s dtk-23.10 dtk source /opt/dtk/env.sh ``` - 安装pytorch,pytorch whl包下载目录:[http://10.6.10.68:8000/debug/pytorch/dtk23.10/hipify/](http://10.6.10.68:8000/debug/pytorch/dtk23.10/hipify/),根据python、dtk版本,下载对应pytorch的whl包。安装命令如下: ```shell pip install torch* (下载的torch的whl包) ``` #### 源码编译安装 ```shell git clone -b 1.6.0-release http://developer.hpccube.com/codes/aicomponent/torch-cluster.git export FORCE_CUDA=1 or python pymap_script.py /path/to/pytorch_cluster(二选一,该操作是把HIP(CUDA)代码编译进去) cd pytorch_cluster python setup.py bdist_wheel pip install dist/*.whl ``` ## 单测 ```shell cd pytorch_cluster pytest ``` ## Known Issue 完成安装进行单测时,会报错ImportError: Could not find module '_version_cpu' ~,在根目录/下查找一下,然后把库文件目录添加一下软链接即可。 ``` find / -name "_version_cpu.so" cd /pytorch_cluster/torch_cluster ln -s /usr/local/lib/python3.8/site-packages/torch_cluster/* . ``` ## 参考资料 PyTorch Cluster官方github地址:[https://github.com/rusty1s/pytorch_cluster](https://github.com/rusty1s/pytorch_cluster)