example-apps/PDD/pcb-defect-detection/libs/box_utils/cython_utils/setup.py

   1 # --------------------------------------------------------
   2 # Fast R-CNN
   3 # Copyright (c) 2015 Microsoft
   4 # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details]
   5 # Written by Ross Girshick
   6 # --------------------------------------------------------
   7
   8 import os
   9 from os.path import join as pjoin
  10 import numpy as np
  11 from distutils.core import setup
  12 from distutils.extension import Extension
  13 from Cython.Distutils import build_ext
  14
  15 def find_in_path(name, path):
  16     "Find a file in a search path"
  17     #adapted fom http://code.activestate.com/recipes/52224-find-a-file-given-a-search-path/
  18     for dir in path.split(os.pathsep):
  19         binpath = pjoin(dir, name)
  20         if os.path.exists(binpath):
  21             return os.path.abspath(binpath)
  22     return None
  23
  24 def locate_cuda():
  25     """Locate the CUDA environment on the system
  26
  27     Returns a dict with keys 'home', 'nvcc', 'include', and 'lib64'
  28     and values giving the absolute path to each directory.
  29
  30     Starts by looking for the CUDAHOME env variable. If not found, everything
  31     is based on finding 'nvcc' in the PATH.
  32     """
  33
  34     # first check if the CUDAHOME env variable is in use
  35     if 'CUDAHOME' in os.environ:
  36         home = os.environ['CUDAHOME']
  37         nvcc = pjoin(home, 'bin', 'nvcc')
  38     else:
  39         # otherwise, search the PATH for NVCC
  40         default_path = pjoin(os.sep, 'usr', 'local', 'cuda', 'bin')
  41         nvcc = find_in_path('nvcc', os.environ['PATH'] + os.pathsep + default_path)
  42         if nvcc is None:
  43             raise EnvironmentError('The nvcc binary could not be '
  44                 'located in your $PATH. Either add it to your path, or set $CUDAHOME')
  45         home = os.path.dirname(os.path.dirname(nvcc))
  46
  47     cudaconfig = {'home':home, 'nvcc':nvcc,
  48                   'include': pjoin(home, 'include'),
  49                   'lib64': pjoin(home, 'lib64')}
  50     for k, v in cudaconfig.items():
  51         if not os.path.exists(v):
  52             raise EnvironmentError('The CUDA %s path could not be located in %s' % (k, v))
  53
  54     return cudaconfig
  55 CUDA = locate_cuda()
  56
  57 # Obtain the numpy include directory.  This logic works across numpy versions.
  58 try:
  59     numpy_include = np.get_include()
  60 except AttributeError:
  61     numpy_include = np.get_numpy_include()
  62
  63 def customize_compiler_for_nvcc(self):
  64     """inject deep into distutils to customize how the dispatch
  65     to gcc/nvcc works.
  66
  67     If you subclass UnixCCompiler, it's not trivial to get your subclass
  68     injected in, and still have the right customizations (i.e.
  69     distutils.sysconfig.customize_compiler) run on it. So instead of going
  70     the OO route, I have this. Note, it's kindof like a wierd functional
  71     subclassing going on."""
  72
  73     # tell the compiler it can processes .cu
  74     self.src_extensions.append('.cu')
  75
  76     # save references to the default compiler_so and _comple methods
  77     default_compiler_so = self.compiler_so
  78     super = self._compile
  79
  80     # now redefine the _compile method. This gets executed for each
  81     # object but distutils doesn't have the ability to change compilers
  82     # based on source extension: we add it.
  83     def _compile(obj, src, ext, cc_args, extra_postargs, pp_opts):
  84         print(extra_postargs)
  85         if os.path.splitext(src)[1] == '.cu':
  86             # use the cuda for .cu files
  87             self.set_executable('compiler_so', CUDA['nvcc'])
  88             # use only a subset of the extra_postargs, which are 1-1 translated
  89             # from the extra_compile_args in the Extension class
  90             postargs = extra_postargs['nvcc']
  91         else:
  92             postargs = extra_postargs['gcc']
  93
  94         super(obj, src, ext, cc_args, postargs, pp_opts)
  95         # reset the default compiler_so, which we might have changed for cuda
  96         self.compiler_so = default_compiler_so
  97
  98     # inject our redefined _compile method into the class
  99     self._compile = _compile
 100
 101 # run the customize_compiler
 102 class custom_build_ext(build_ext):
 103     def build_extensions(self):
 104         customize_compiler_for_nvcc(self.compiler)
 105         build_ext.build_extensions(self)
 106
 107 ext_modules = [
 108     Extension(
 109         "cython_bbox",
 110         ["bbox.pyx"],
 111         extra_compile_args={'gcc': ["-Wno-cpp", "-Wno-unused-function"]},
 112         include_dirs = [numpy_include]
 113     ),
 114     Extension(
 115         "cython_nms",
 116         ["nms.pyx"],
 117         extra_compile_args={'gcc': ["-Wno-cpp", "-Wno-unused-function"]},
 118         include_dirs = [numpy_include]
 119     )
 120     # Extension(
 121     #     "cpu_nms",
 122     #     ["cpu_nms.pyx"],
 123     #     extra_compile_args={'gcc': ["-Wno-cpp", "-Wno-unused-function"]},
 124     #     include_dirs = [numpy_include]
 125     # )
 126 ]
 127
 128 setup(
 129     name='tf_faster_rcnn',
 130     ext_modules=ext_modules,
 131     # inject our custom trigger
 132     cmdclass={'build_ext': custom_build_ext},
 133 )