CUDA 11.4编译PyTorch 1.12.0
啊？这玩意还能有第三期？
起因是想玩玩ChatGLM3，然后发现这个库用的pytorch版本特别新（说是要求2.0以上，实测1.12也行），于是就打算自己编一个新版本玩玩。然后人就傻眼了：编了几天，编译过程是挺顺利的，结果编出来的whl用不了，一import就报OSError 1114，说是某个DLL的初始化函数出了问题，一开始以为是编译器坏了（因为就在当天一次重启把我CUDNN炸了，也不知道是不是SSD的问题 汰渍全责！），前后更换配置（Python版本/MSVC版本/是否启用CUDA，甚至换了电脑）编了几天，SSD都写了快1TB了，还是没有任何进展。
然后也是因为各种配置问题没文档，编不出Debug版的wheel来，就着RelWithDebInfo版用regsvr32看了半天，发现好像是因为某个全局静态变量没有初始化还是咋的，导致DLL加载过程中抛出了c10库的异常，没给任何有用信息就直接把主程序炸了；然而由于该方法只是简单地加载了一个DLL，并不一定遵循PyTorch应有的初始化逻辑，所以也不知道有没有参考价值。
最后实在想不通了，为什么官方编出来的装了可以直接用，于是决定去偷学官方ci的编译脚本，看看编译流程上和自己的到底有啥区别，结果最后发现，好像最大的差别是他用的是Ninja生成，而我用的是MSBuild。虽然认为本质上应该没啥区别，但是抱着死马当活马医的心态，装了VS自带的CMake工具（对，这玩意其实也自带Ninja的），然后有样学样，用Ninja来编译PyTorch。虽然不是很想用咕果家的东西，但是不得不承认的是，Ninja的TUI还是做得比MSBuild好的，至少可以大致了解到编译流程进行了多少= =
这里贴一下中间需要设置的变量：
set CMAKE_GENERATOR=Visual Studio 16 2019（因为我没把Ninja加到PATH，以及VS2017编译会有报错）；set DISTUTILS_USE_SDK=1，不然CUDA配置那里可能报一些奇奇怪怪的错误；python setup.py bdist_wheel，然后理论上他configure完会出现异常终止，因为MSBuild内部调的Ninja和我们设置的环境变量不符合；set CMAKE_GENERATOR=，取消generator的设置；- 重新执行3，理论上应该不出现任何问题，直到编译完成。
然后就是经典环节了。pip安装编完的whl，import，没有报错，直接成功了，是的，成功了。
很喜欢计算机人的一句话：啊？
只能说是在摸清问题之前解决了问题了罢。咱又不开发AI框架，既然问题解决了，那探究先到此为止吧。