Jittor框架对环境要求如下:
Jittor 支持
Linux
(e.g. Ubuntu/CentOS/Arch),
macOS
,
Windows
， 其中
Linux
和
macOS
的依赖如下：
Python：版本 >= 3.7
C++编译器 （需要下列至少一个）
g++ （>=5.4.0 for linux）
clang （>=8.0 for mac）
GPU 编译器（可选）：nvcc >=10.0
GPU 加速库（可选）：cudnn-dev (cudnn开发版, 推荐使用tar安装方法，
参考链接
)
Jittor 目前还支持主流国产Linux操作系统，如统信、麒麟、普华、龙芯Loongnix，安装方式可参考 Linux pip安装方法，准备好python和g++即可。
Windows
对环境的要求为：
Python：版本 >= 3.8(建议从Python官网安装：
https://www.python.org/downloads/windows/
)
x86_64处理器
Windows 10及以上。
如果您不希望手动配置环境，我们推荐使用 Docker 进行安装。
除此之外，您还可以使用 pip 安装和手动安装。
注意1：macOS 用户需要安装额外依赖，请参考
macOS 安装
。
Jittor 提供了三种安装方法：pip、docker和手动安装：
Pip 安装
下面将展示Ubuntu的安装命令，如果您在使用其他Linux操作系统（如CentOS）， 请安装好依赖（Python>=3.7, g++>=5.4）或者使用
docker安装
， 如果您已经装好编译器和对应版本的Python,我们强烈推荐您使用这种方法
(如果无法访问github, 可以通过Jittor主页下载):
sudo apt install python3.7-dev libomp-dev
python3.7 -m pip install jittor
# or install from github(latest version)
# python3.7 -m pip install git+https://github.com/Jittor/jittor.git
python3.7 -m jittor.test.test_example
如果测试运行通过,恭喜你已经安装完成.
jittor会自动在路径中寻找合适的编译器, 如果您希望手动指定编译器, 请使用环境变量 cc_path 和 nvcc_path(可选).
macOS 安装
macOS 请使用 homebrew 安装额外的依赖 (python>=3.7, onednn)。
brew install python@3.7 onednn libomp
之后您可以通过 pip 安装 jittor，并测试是否可以成功运行。
python3.7 -m pip install jittor
python3.7 -m jittor.test.test_example
目前在macOS中，jittor 只支持 CPU 计算。
Windows安装
Windows 请准备好Python>=3.8，安装方法如下(conda安装需要额外命令)：
Windows user please prepare Python>=3.8, install instructions are list below(conda needs extra instructions)：
# check your python version(>=3.8)
python --version
python -m pip install jittor
# if conda is used
conda install pywin32
Windows 下，jittor会自动检测显卡并安装对应的 CUDA， 请确保您的NVIDIA驱动支持CUDA 10.2 以上，您还可以使用如下命令手动为Jittor安装CUDA：
python -m jittor_utils.install_cuda
Docker 安装
我们提供了Docker安装方式，免去您配置环境，Docker安装方法如下：
# CPU only(Linux)
docker run -it --network host jittor/jittor
# CPU and CUDA(Linux)
docker run -it --network host --gpus all jittor/jittor-cuda
# CPU only(Mac and Windows)
docker run -it -p 8888:8888 jittor/jittor
关于Docker安装的详细教程，可以参考Windows/Mac/Linux通过Docker安装计图
我们将逐步演示如何在Ubuntu 16.04中安装Jittor，其他Linux发行版可能可以使用类似的命令。
步骤一：选择您的后端编译器
# g++
sudo apt install g++ build-essential libomp-dev
# OR clang++-8
wget -O - https://raw.githubusercontent.com/Jittor/jittor/master/script/install_llvm.sh > /tmp/llvm.sh
bash /tmp/llvm.sh 8
步骤二：安装Python和python-dev
Jittor需要python的版本>=3.7。
sudo apt install python3.7 python3.7-dev
步骤三：运行Jittor
整个框架是即时编译的。 让我们通过pip安装jittor
git clone https://github.com/Jittor/jittor.git
sudo pip3.7 install ./jittor
export cc_path="clang++-8"
# if other compiler is used, change cc_path
# export cc_path="g++"
# export cc_path="icc"
# run a simple test
python3.7 -m jittor.test.test_example
如果通过了测试，那么您的Jittor已经准备就绪。
可选步骤四：启用CUDA
在Jittor中使用CUDA非常简单，只需设置环境值nvcc_path
# replace this var with your nvcc location
export nvcc_path="/usr/local/cuda/bin/nvcc"
# run a simple cuda test
python3.7 -m jittor.test.test_cuda
如果测试通过，则可以通过设置use_cuda标识符在Jittor中启用CUDA。
import jittor as jt
jt.flags.use_cuda = 1
可选步骤五：测试训练Resnet18
要检查Jittor的完整性，您可以运行Resnet18训练测试。需要注意的是，这个测试需要6G显存。
python3.7 -m jittor.test.test_resnet
如果这些测试失败，请为我们报告错误，我们十分欢迎您为Jittor做出贡献^ _ ^
如果您碰到困难，欢迎随时联系我们， 联系方式如下：
电子邮件：jittor@qq.com
提出issue：https://github.com/Jittor/jittor/issues
QQ 群：761222083
