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Python轉(zhuǎn)為C語言并編譯生成二進制文件的教程詳解

 更新時間：2023年12月28日 09:43:35   作者：小鋒學(xué)長生活大爆炸  
這篇文章主要為大家詳細介紹了將Python轉(zhuǎn)為C語言并編譯生成二進制文件的相關(guān)教程,文中的示例代碼講解詳細,感興趣的小伙伴可以了解一下

本教程以DGL版本的GCN為例，其他也相似。

1、安裝cython、gcc：

sudo apt install cython  gcc -y

2、安裝DGL、PyTorch：

pip3 install torch torchvision torchaudio
pip install dgl -f https://data.dgl.ai/wheels/cu117/repo.html
pip install dglgo -f https://data.dgl.ai/wheels-test/repo.html

3、編寫gcn.py。注意添加# cython: language_level=3，不然默認用的是python2：

# cython: language_level=3
 
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import dgl
from dgl.data import CoraGraphDataset
from dgl.nn import GraphConv
 
# 定義 GCN 模型
class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, in_feats, h_feats, num_classes):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = GraphConv(in_feats, h_feats)
        self.conv2 = GraphConv(h_feats, num_classes)
 
    def forward(self, g, in_feat):
        h = self.conv1(g, in_feat)
        h = F.relu(h)
        h = self.conv2(g, h)
        return h
 
if __name__ == "__main__":
    # 加載數(shù)據(jù)集
    dataset = CoraGraphDataset()
    g = dataset[0]
 
    # 創(chuàng)建模型實例
    model = GCN(g.ndata['feat'].shape[1], 16, dataset.num_classes)
 
    # 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
 
    # 訓(xùn)練模型
    for epoch in range(200):
        logits = model(g, g.ndata['feat'])
        loss = criterion(logits[g.ndata['train_mask']], g.ndata['label'][g.ndata['train_mask']])
        
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
 
        if epoch % 10 == 0:
            print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')
 
    # 測試模型
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        logits = model(g, g.ndata['feat'])
        _, predicted = torch.max(logits[g.ndata['test_mask']], 1)
        correct = (predicted == g.ndata['label'][g.ndata['test_mask']]).sum().item()
        acc = correct / len(predicted)
        print(f'Accuracy: {acc:.4f}')

4、使用cython將Python轉(zhuǎn)為C語言，此時會生成一個gcn.c文件。注意要加--embed：

cython gcn.py --embed

5、然后使用 C 編譯器來編譯gcn.c文件，此時會生成一個gcn.o文件：

gcc -c gcn.c `python3-config --includes` `python3-config --ldflags` -o gcn.o

6、鏈接生成可執(zhí)行文件，此時會生成一個gcn可執(zhí)行文件。注意這里-L后面改成你的路徑：

gcc gcn.o -L/home/sxf/anaconda3/envs/dgl/lib  -lpython3.9 -o gcn

7、運行二進制可執(zhí)行文件：

./gcn

8、如果報錯：error while loading shared libraries: libpython3.9.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory。就把這個so文件的路徑包含進來，再重新執(zhí)行步驟7。注意這里后面改成你的路徑：

export LD_LIBRARY_PATH=/home/sxf/anaconda3/envs/dgl/lib/:$LD_LIBRARY_PATH

9、最終效果：

注意：如果你有多個自定義的py文件要import進來，那么自定義的幾個py文件需要轉(zhuǎn)為so庫文件，來被主文件調(diào)用。而如果只有一個py文件，就沒有這個問題了。

到此這篇關(guān)于Python轉(zhuǎn)為C語言并編譯生成二進制文件的教程詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python轉(zhuǎn)C語言內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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