手动编译安装torchaudio

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sudo apt-get update
sudo apt-get install -y \
    cmake \
    build-essential \
    git \
    sox \
    libsox-dev \
    ffmpeg \
    libavcodec-dev \
    libavformat-dev \
    libavutil-dev

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brew install cmake sox ffmpeg

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git clone https://github.com/pytorch/audio.git
cd audio

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# 查看当前PyTorch版本
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
# 我的结果是： 2.2.0a0+81ea7a4

# 查看torchaudio支持的版本
git tag # 查看全部tag ，建议要和torch的版本号对应
git tag | grep $(你的torch版本)

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# 如果存在匹配版本，切换到对应标签
git checkout v2.2.0  # 替换为您的PyTorch版本对应的tag

# 或者使用main分支（最新开发版）
git checkout main

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python -m venv torchaudio-build
source torchaudio-build/bin/activate  # Linux/macOS
# 或 Windows: torchaudio-build\Scripts\activate

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python setup.py install

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pip install -e .  # 开发模式安装
# 或
pip install .     # 普通安装

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# 创建构建目录
mkdir build && cd build

# 配置CMake
cmake .. -DCMAKE_PREFIX_PATH=$(python -c "import torch; print(torch.utils.cmake_prefix_path)")

# 编译
cmake --build . --config Release

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# 使用conda环境管理
conda create -n torchaudio-env python=3.10
conda activate torchaudio-env
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch  # 优先尝试官方预编译版

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import torch
import torchaudio

print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}")
print(f"torchaudio版本: {torchaudio.__version__}")

# 测试基本功能
waveform, sample_rate = torchaudio.load("test_audio.wav")  # 准备测试音频文件
print(f"音频形状: {waveform.shape}, 采样率: {sample_rate}")

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# 如果遇到sox/ffmpeg相关错误，确保系统库正确安装
sudo ldconfig  # Linux下更新库缓存

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# 确保CUDA版本与PyTorch匹配
nvcc --version
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"

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# 减少并行编译线程数
export MAKEFLAGS="-j4"  # 限制为4线程