一、問題1
pytorch-stable/third_party/ideep/mkl-dnn/src/cpu/ref_rnn.cpp: 在成員函式『void
mkldnn::impl::cpu::_ref_rnn_common_t::pack_weights(int, int, int, int,
int, int, int, float**, int, int*, const float*, float*, bool)』中:
pytorch/third_party/ideep/mkl-dnn/src/cpu/ref_rnn.cpp:891:36: 錯誤：『float*
cblas_sgemm_alloc(cblas_identifier, int, int, int)』 is deprecated [-werror=deprecated-declarations]
weights(i, d, p) = cblas_sgemm_alloc(cblasamatrix, m_p, n, k_p);
降低mkl和mkl-include的版本：將版本從2019.3或2019.4降低為2019.1，即安裝的時候指定版本即可。
conda install mkl==2019.1 mkl-include==2019.1
failed to run 'bash ../tools/build_pytorch_libs.sh --use-cuda --use-fbgemm --use-nnpack
--use-mkldnn --use-qnnpack caffe2'
clone 1.0版本的pytorch：
git clone --recursive
cd pytorch
git checkout v1.0.0
git submodule update --recursive
python setup.py install
三、原始碼編譯pytorch步驟：
1、on linux
export cmake_prefix_path="$(dirname $(which conda))/../" # [anaconda root directory]
2、install basic dependencies
conda install numpy pyyaml mkl==2019.1 mkl-include==2019.1 setuptools cmake cffi typing
conda install -c mingfeima mkldnn
3、add lapack support for the gpu
conda install -c pytorch magma-cuda90 # or [magma-cuda80 | magma-cuda91] depending on your cuda version
4、install pytorch
git clone --recursive
cd pytorch
git checkout v1.0.0
git submodule update --recursive
python setup.py install
modulenotfounderror: no module named 'torch._c'1、進入pytorch編譯的conda環境的torch目錄，如cd /home/eric/disk500g/software/miniconda3
/envs/pytorch1.0_build/lib/python3.6/site-packages/torch (編譯的conda環境)
2、修改_c.***.so和_dl.***.so兩個so檔案
cp _c.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so _c.so
cp _dl.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so _dl.so
3、退出當前目錄，重新import torch成功。
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