MacOS 10.13.3 Cuda 9.1 Cudnn 7.0.5 Pytorch 从零编译

-- 6.26 更新

真是不作死就不会死，之前用brew 安装了open-mpi 库，但是更新brew 库之后，Open-mpi 库没装上，编译Pytorch 就总出现问题。

换了8700K 之后 全核心5GHZ 的速度，编译起C++代码来速度真的飞起。期待9700K 的到来。

-- 6.14 更新

之前编译的是0.4 的内部版本，很多函数还是和正式版有所差别的

由于Pytorch 更新到0.4 版本，很多函数相对变化。对于黑苹果用户或者egpu 用户来说，我们需要重新编译。编译的步骤也有所不同。现在已经改为如下。

由于MacOS 10.13.4 更新的幅度很大，支持第三方Nnme SSD ，并且很多方面做了优化。所以对于黑苹果用户来说升级的作用很大。但是由于当时手贱升级之后也没备份，也没保存，所以我们当时一气之下将系统删除，而现在，cuda 更新到9.1 的版本，发现各大深度学习库都对新Cuda 进行了支持，所以又将黑果装上了，目前装黑果也是傻瓜式安装了，只要按照步骤来，用指定的硬件，基本上不会出什么大问题。需要注意的地方我已经在另一个博客中予以了说明。

现在cuda 9.1  和xcode 9.2 也是搭配的很好，不需要单独去选了

至于TensorFlow 的安装，GitHub 上有很多教程，也有编译好的whl 文件可以直接进行安装。而Pytorch 则没有，所以需要源码编译，而源码编译的速度也很快，感觉比TensorFlow 要轻量级很多。

至于要注意的地方就是

conda install numpy pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing

同时执行下面的命令即可

export CMAKE_PREFIX_PATH='/Users/zhao/anaconda3'

export CUDNN_INCLUDE_DIR="/Developer/cuda/include/"

export CUDNN_LIB_DIR="/Developer/cuda/lib/"

MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET=10.9 CC=clang CXX=clang++ python setup.py install

最后一句必须这样写，如果不写前面的则会报错。