warp-transducer是可以在CPU和GPU上实现并行RNN-transducer的开源库，现在支持pytroch和tensorflow的调用，主要用来计算RNNTLoss，
本文是在ubuntu18.04的系统上进行的。
warp-transducer下载地址
源码编译warp-transducer
首先获取warp-transducer的代码：
git clone https://github.com/HawkAaron/warp-transducer.git
cd warp-transducer
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创建一个build文件夹：
mkdir build
cd build
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编译：
cmake -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=$CUDA_HOME ..
make
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如果你的cuda不是标准安装，那么需要用-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=cuda的安装路径，使cmake能够发现CUDA
如果有以下logs：
-- cuda found TRUE
-- Building shared library with no GPU support
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请运行rm CMakeCache.txt，然后重新cmake
编译失败请注意
如果在make的时候出现这个错误：
/home/gaoliqing/lhb/warp-transducer-master/src/rnnt_entrypoint.cu(1): error: this declaration has no storage class or type specifier
/home/gaoliqing/lhb/warp-transducer-master/src/rnnt_entrypoint.cu(1): error: expected a ";"
2 errors detected in the compilation of "/tmp/tmpxft_000014f2_00000000-13_rnnt_entrypoint.compute_70.cpp1.ii".
CMake Error at warprnnt_generated_rnnt_entrypoint.cu.o.cmake:266 (message):
Error generating file
/home/gaoliqing/lhb/warp-transducer-master/build/CMakeFiles/warprnnt.dir/src/./warprnnt_generated_rnnt_entrypoint.cu.o
CMakeFiles/warprnnt.dir/build.make:192: recipe for target 'CMakeFiles/warprnnt.dir/src/warprnnt_generated_rnnt_entrypoint.cu.o' failed
make[2]: *** [CMakeFiles/warprnnt.dir/src/warprnnt_generated_rnnt_entrypoint.cu.o] Error 1
CMakeFiles/Makefile2:141: recipe for target 'CMakeFiles/warprnnt.dir/all' failed
make[1]: *** [CMakeFiles/warprnnt.dir/all] Error 2
Makefile:127: recipe for target 'all' failed
make: *** [all] Error 2
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解决方法：
找到warp-tranducer-master/src/rnnt_entrypoint.cu文件，打开文件你会发现，只有一行代码：rnnt_entrypoint.cpp。删除这行代码，将wrap-transducer-master/src/rnnt_entrypoint.cpp中的内容复制到warp-transducer-master/src/rnnt_entrypoint.cu中，然后重新make就可以通过了。
warprnnt-pytorch
warp-transducer提供了包装warpRNNT库的pytorch内核。
安装
首先编译通过warp-transducer，然后需要安装pytorch环境。网上有许多安装pytorch的教程，这里就不做说明了。
如果你有一个GPU，需要确保CUDA_HOME被设置了，如下：
export CUDA_HOME="/usr/local/cuda"
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"/usr/local/cuda"是CUDA的路径，请替换自己的路径
现在开始安装：（推荐在pytorch环境下安装，推荐使用anaconda创建pytorch环境）
cd pytorch_binding
python setup.py install
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然后终端会输出安装成功的信息。（我是在anaconda创建的pytorch环境下安装的，系统会直接把包输出anaconda3/envs/pyEnv/lib/python3.7/site-packages下，就可以直接使用了）
install出错请注意
如果提示cuda.h、cuda_runtime.h等找不到，首先确保CUDA_HOME已经设置了。如果已经设置了，但是还是有下面的错误，请运行下面的指令：
vim ~/.bashrc
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在bashrc中写入：
export CPLUS_INCLUDE_PATH=$CPLUS_INCLUDE_PATH:/opt/software/cuda/cuda-10.0/include
export C_INCLUDE_PATH=$C_INCLUDE_PATH:/opt/software/cuda/cuda-10.0/include
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/opt/software/cuda/cuda-10.0/include是cuda.h所在的路径，请改为自己的。
保存退出，执行
source ~/.bashrc
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使更改生效，重新install就可以通过了。
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