没有在构建FasterTransformer后找到libth_transformer.so

在构建FasterTransformer时，需要确保在同一级目录下有PyTorch的头文件和库文件。并且，在构建时需要添加相应的参数，如下所示：

git clone https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples
cd DeepLearningExamples/FasterTransformer
mkdir -p build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
         -DBUILD_PYTHON=ON \
         -DPYBIND11_PYTHON_VERSION=3.7 \
         -DBUILD_TRT_PLUGIN=ON \
         -DTRT_LIB_DIR=/path/to/TensorRT/lib \
         -DTRT_INC_DIR=/path/to/TensorRT/include \
         -DWITH_INFERENCE_OPTIMIZATION=ON \
         -DWITH_PERFORMANCE_METRIC=ON \
         -DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python3) \
         -DCMAKE_PREFIX_PATH="/path/to/libtorch;/path/to/conda/env" \
         -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=./output
make
make install

其中，-DCMAKE_PREFIX_PATH需要指定libtorch的路径，可以通过在Python中执行以下代码获取：

import torch
print(torch.__path__)

在上述命令中，将/path/to/libtorch替换为Python打印出的路径。如果你是使用conda环境，请将/path/to/conda/env替换为conda环境的路径。

此外，如果在使用make命令时遇到以下错误：

/usr/bin/ld: cannot find -ltorch_python
collect2: error: ld returned 1 exit status

则需要将-DCMAKE_PREFIX_PATH的值中的libtorch路径改为libtorch的lib文件所在路径。例如，如果libtorch的lib文件在/path/to/libtorch/lib目录下，则应将-DCMAKE_PREFIX_PATH的值修改为-DCMAKE_PREFIX_PATH="/path/to/libtorch/lib;/path/to/conda/env"。

如果在编译过程中遇到有关CUDA或TensorRT的链接错误，可以尝试将-DTRT_LIB_DIR和-DTRT_INC_DIR参数指定为对应库文件和头文件所在的路径。

如果没有发生任何错误，并且在执行make install命令后仍然找不到libth_transformer.so文件，可以在build目录下执行以下命令查看所有生成的文件：

find . -iname "libth_transformer.so*"

如果能够找到libth_transformer.so文件，则可以将其复制到Python库目录下：

cp path/to/libth_transformer.so path/to/python/site-packages/transformers/

以上命令中，path/to/python/site-packages为包含transformers库的Python安装目录下的site-packages目录。

如果无法找到libth_transformer.so文件，可以尝试使用以下命令重新编译：

make clean
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
         -DBUILD_PYTHON=ON \
         -DPYBIND11_PYTHON_VERSION=3.7 \
         -DBUILD_TRT_PLUGIN=ON \
         -DTRT_LIB_DIR=/path/to/TensorRT/lib \
         -DTRT_INC_DIR=/path/to/TensorRT/include \
         -DWITH_INFERENCE_OPTIMIZATION=