How to build whl of xformers 0.0.33.post1 based on Pytorch2.9.1+cu130
2025年11月15日、最新のxformers0.0.33.post1と、Pytorch2.9.1+cu130に合わせて、記述を更新しました。
最初から身も蓋もない事を書くならば、自力でxformersのwhlをビルドする理由は本来は存在せず、更に言えば今回「それ」を実施した理由も、別に「それ」自体が目的だった訳でもありません。
しかし、一度実施した以上、そのプロセスは書き残しておきます。
例によって、VS2022は大前提です。尚、Pythonは3.13がインストールされている事を前提としています。
また、ビルド前に、以下の環境構築が必要になります。
xformers Windows/MSVCビルド問題の完全解説
x64 Native Tools Command Prompt for VS2022を管理者権限で起動し、ルートを作業フォルダに移動した後、まず仮想環境を構築します。
REM Python 3.13で新しい仮想環境を作成
C:\Users\ユーザー名\AppData\Local\Programs\Python\Python313\python.exe -m venv venvアクティベートを行います。
REM 新しい仮想環境をアクティベート
venv\Scripts\activatePytorchをインストールします。当然、Pytorchのバージョン次第で、以下構文は変わります。現状最新のPytorch2.9.1+cu130に合わせた構文です。
REM PyTorchとCUDA 13.0対応版をインストール
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130必要なライブラリーをインストールします。この時、pip自体の更新も必要な場合がありますので、画面の指示に従ってください。
REM 必要なビルドツールをインストール
pip install numpy ninja wheel setuptools pybind11GitHubからxformersのソースコードを取得し、ルートを移動して初期化も行います。
git clone https://github.com/facebookresearch/xformers.git
cd xformers
git checkout v0.0.33.post1
git submodule update --init --recursive環境変数を指定します。RTX5x系GPUを使用する場合ならば、概ねこの数値で問題ないはずです。MAX_JOBSの上限は、CPU性能に依存します。
set LIB=C:\Users\ussoe\AppData\Local\Programs\Python\Python313\libs;%LIB%set INCLUDE=C:\Users\ussoe\AppData\Local\Programs\Python\Python313\include;%INCLUDE%set CUDA_HOME=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v13.0set DISTUTILS_USE_SDK=1set TORCH_CUDA_ARCH_LIST=8.9;9.0;12.0set MAX_JOBS=4ビルドを開始します。
REM Python 3.13専用xformersをビルド
python setup.py developコード生成しています。
コード生成が終了しました。
(xformers_build_env_313) C:\xformers_build\xformers>最後に、whlの作成を行います。
REM Python 3.13専用whlファイルを作成
python setup.py bdist_wheelビルド完了後、作成されたwhlの存在を確認します。whlファイルの場所が表示されます。
REM 生成されたwpython -c "import xformers; print(f'xformers version: {xformers.__version__}'); import xformers.ops; print('xformers.ops imported successfully')"hlファイルを確認
dir dist\*.whlここで作成したwhlを用いて、インストールできます。
以下で、私がビルドしたwhlは公開しています。
