setup¶

paddle.utils.cpp_extension. setup ( **attr ) [源代码] ¶

此接口用于配置如何编译自定义 OP 源文件，包括编译动态库，自动地生成 Python API 并以 Module 的形式安装到 site-packages 目录等过程。编译完成后，支持通过 import 语句导入使用。

此接口是对 Python 内建库中的 setuptools.setup 接口的进一步封装，支持的参数类型，以及使用方式均与原生接口保持一致。接口隐藏了 Paddle 框架内部概念，如默认需要指定的编译选项，头文件搜索目录，链接选项等；此接口会自动搜索和检查本地的 cc 和 nvcc 编译命令和版本环境，根据用户指定的 Extension 类型，完成支持 CPU 或 GPU 设备的算子编译。

同时，编译前会执行 ABI 兼容性检查 ，即检查编译器版本是否与本地安装的 Paddle 一致。如在Linux下，对于 CUDA 10.1 以上的 Paddle 默认使用 GCC 8.2 编译，则本地 cc 对应的编译器版本也需为 8.2 ，在Windows下， Paddle 使用Visualt Studio 2017编译，则本地也需安装 大于2017的Visual Studio，如果不满足，则可能由于 ABI 兼容性原因引发自定义 OP 编译或执行报错。 Mac 下默认使用 clang 进行编译，无 ABI 兼容性问题。

相对于即时编译的 load 接口，此接口仅需执行一次 python setup.py install 命令，即可像其他 python 库一样 import 导入使用。如下是一个 setup.py 文件的简单样例：

# setup.py

# 方式一：编译支持 CPU 和 GPU 的算子
from paddle.utils.cpp_extension import CUDAExtension, setup

setup(
    name='custom_op',  # package 的名称，用于 import
    ext_modules=CUDAExtension(
        sources=['relu_op.cc', 'relu_op.cu', 'tanh_op.cc', 'tanh_op.cu']  # 支持同时编译多个 OP
    )
)

# 方式二：编译支持仅 CPU 的算子
from paddle.utils.cpp_extension import CppExtension, setup

setup(
    name='custom_op',  # package 的名称，用于 import
    ext_modules=CppExtension(
        sources=['relu_op.cc', 'tanh_op.cc']  # 支持同时编译多个 OP
    )
)

在源文件所在目录下执行 python setup.py install 即可完成自定义 OP 编译和 custom_op 库的安装。在组网时，可以通过如下方式使用：

import paddle
from custom_op import relu, tanh

x = paddle.randn([4, 10], dtype='float32')
relu_out = relu(x)
tanh_out = tanh(x)