安装预构建的二进制文件¶
torchaudio
拥有针对 PyPI (pip
) 和 Anaconda (conda
) 的二进制分发版。
请参考 https://pytorch.ac.cn/get-started/locally/ 获取详细信息。
注意
每个 torchaudio
包都是针对特定版本的 torch
编译的。请参考下表并安装正确的 torch
和 torchaudio
对。
注意
从 0.10
开始,torchaudio 拥有仅 CPU 和支持 CUDA 的二进制分发版,每个版本都需要相应的 PyTorch 分发版。
注意
该软件针对 FFmpeg 的未修改副本进行编译,其中特定的 rpath 已被移除,以便使用系统库。LGPL 源代码可以从以下位置下载:n4.1.8 (许可证),n5.0.3 (许可证) 和 n6.0 (许可证).
依赖项¶
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请参考下面的兼容性矩阵以了解支持的 PyTorch 版本。
可选依赖项¶
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需要使用
torchaudio.io
模块,以及在 I/O 函数 中使用backend="ffmpeg"
。从版本 2.1 开始,TorchAudio 官方二进制分发版与 FFmpeg 版本 6、5 和 4 兼容。(>=4.4, <7)。在运行时,TorchAudio 首先查找 FFmpeg 6,如果未找到,则继续查找 5 并继续查找 4。
有多种方法可以安装 FFmpeg 库。请参考官方文档了解如何安装 FFmpeg。如果您使用的是 Anaconda Python 分发版,
conda install -c conda-forge 'ffmpeg<7'
将安装兼容的 FFmpeg 库。如果您需要指定 TorchAudio 搜索和链接的 FFmpeg 版本,可以通过环境变量
TORIO_USE_FFMPEG_VERSION
指定它。例如,通过设置TORIO_USE_FFMPEG_VERSION=5
,TorchAudio 将只查找 FFmpeg 5。如果由于某种原因,这种搜索机制导致问题,可以通过设置环境变量
TORIO_USE_FFMPEG=0
来完全禁用 FFmpeg 集成。有多种方法可以安装 FFmpeg 库。如果您使用的是 Anaconda Python 分发版,
conda install -c conda-forge 'ffmpeg<7'
将安装兼容的 FFmpeg 库。注意
在搜索 FFmpeg 安装时,TorchAudio 查找具有版本号的库文件。也就是说,对于 Linux 来说是
libavutil.so.<VERSION>
,对于 macOS 来说是libavutil.<VERSION>.dylib
,对于 Windows 来说是avutil-<VERSION>.dll
。许多公共预构建的二进制文件遵循这种命名方案,但一些分发版具有未版本化的文件名。如果您在检测 FFmpeg 时遇到困难,请仔细检查您安装的库文件是否遵循这种命名方案,(然后确保它们位于库搜索路径中列出的目录之一中。) -
需要在 I/O 函数 中使用
backend="sox"
。从版本 2.1 开始,TorchAudio 需要单独安装 libsox。
如果动态链接导致问题,可以设置环境变量
TORCHAUDIO_USE_SOX=0
,TorchAudio 不会使用 SoX。注意
TorchAudio 查找具有未版本化名称的库文件,对于 Linux 来说是
libsox.so
,对于 macOS 来说是libsox.dylib
。一些包管理器以不同的名称安装库文件。例如,Ubuntu 上的 aptitude 安装libsox.so.3
。要让 TorchAudio 链接到它,可以创建一个名为libsox.so
的符号链接(并将符号链接放到库搜索路径中)。注意
TorchAudio 在 libsox 14.4.2 上进行了测试。(其他版本可能无法正常工作。)
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需要在 I/O 函数 中使用
backend="soundfile"
。 -
需要使用 Emformer RNN-T 执行自动语音识别。您可以通过运行
pip install sentencepiece
来安装它。 -
需要使用 Tacotron2 文本到语音转换 执行文本到语音转换。
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需要使用
torchaudio.kaldi_io
模块。
兼容性矩阵¶
TorchAudio 的官方二进制分发版包含用 C++ 编写的扩展模块,并链接到特定版本的 PyTorch。
来自不同版本的 TorchAudio 和 PyTorch 不能一起使用。请参考下表以了解匹配的版本。
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