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Linux的虚拟环境下安装GPU版本的torch、torchaudio、torchvision详细过程

Arbicoral 2023-09-26 原文

Linux虚拟环境下安装GPU版本的torch、torchaudio、torchvision详细过程

该篇记录第一次在ubuntu上安装GPU版本的torch的心路历程，全程都在艰难探索，希望给同样是第一次在Linux环境下安装GPU版本的torch的朋友带来帮助。话不多说，开始吧！

文章目录

一、Linux下创建并进入虚拟环境

创建虚拟环境的命令和在windows下差不多，详细如下：

conda create -n demo python=3.8		# 创建虚拟环境
source actiovate dmeo				# 进入虚拟环境

二、安装torch

跑深度学习自然离不开cuda和它的加速包cuDNN，其实真正实现加速的是cuDNN，cuDNN调用cuda显卡驱动，可见二者密不可分。

1、查看cuda驱动版本

查看cuda版本：

nvcc -V

查看GPU占用情况及驱动版本号：

nvidia-smi

2、安装cuDNN

检查完电脑上的cuda版本后，去

下载与之相对应的版本即可。根据步骤安装即可，切记放到指定位置（cuda安装路径）

根据我的版本，我是需要安装下面这个，

3、安装torch

大家都知道要去pytorch的官网找到相应的命令，然后回车，所以我也很听话的去官网，结果根据前两步的版本找到的对应的命令后，等待安装，倒是花了很长的时间，最终也安装成功了，但是pip list之后却发现是不带cuda版本的。

查看结果竟然是没有带cu117的，还是草率了，没看清楚，那就再来一次吧！这次看清楚些。

这次我是看清楚了，但是结果还是不行， 一直报错，就很奇怪。

查看一下cuda，也合适啊，但是验证的结果就是不对。

结果竟然是没有安装cuDNN！！！所以一定不要像我这么粗心。但是很巧的是，在我等待cuDNN下载好再去安装的时候，发现我的虚拟环境里面已经有cudnn的包，

猜测是我在前面下载torch的时候自动安装上的，

既然有了我肯定就不用再等了，直接下一步。

漫长探索之后发现是pytorch官网给的命令有问题，所以就参考cu116的命令，改成117

改成自己的cuda11.7版本的命令：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

pytorch官方给的命令：

换好之后真的是飞速的下载啊！

速度快了效果就不一样了，下载的过程非常丝滑！当然是成功了！

pip list检查之后发现终于有了cu117，激动的我像个两百斤的孩子…

检查完毕，依次输入以下命令：

python
import torch
print(torch.__version__)			# 注意：version的前后都是两个下划线_
print(torch.cuda.is_available())	# is后面一个下划线

前后都是两个下划线_
print(torch.cuda.is_available()) # is后面一个下划线




[外链图片转存中...(img-FXQ2IiaU-1669642587414)]

OK，回去睡觉去了！
torchvisiontorchaudioxffxff0cxff0linuxpython深度学习

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