linux cuda10安装pytorch1.13

前言

为了使用HRNet，需要安装pytorch环境。有了以前的挖坑经验，直接去到官网
https://pytorch.org/get-started/locally/

安装记录

环境：ubuntu18.0.4 cuda10.0

conda我这以前装过了,创建一个python3.7的虚拟环境。

1）
然后是Pytorch,看了一下官网教程，居然只写道cuda9.0。抱着不死心的态度试了下：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

居然成功了，看来老天保佑啊，避免我去降级cuda的痛苦。

The following NEW packages will be INSTALLED:

  blas               pkgs/main/linux-64::blas-1.0-mkl
  cffi               pkgs/main/linux-64::cffi-1.13.0-py37h2e261b9_0
  cudatoolkit        pkgs/main/linux-64::cudatoolkit-10.0.130-0
  freetype           pkgs/main/linux-64::freetype-2.9.1-h8a8886c_1
  intel-openmp       pkgs/main/linux-64::intel-openmp-2019.4-243
  jpeg               pkgs/main/linux-64::jpeg-9b-h024ee3a_2
  libgfortran-ng     pkgs/main/linux-64::libgfortran-ng-7.3.0-hdf63c60_0
  libpng             pkgs/main/linux-64::libpng-1.6.37-hbc83047_0
  libtiff            pkgs/main/linux-64::libtiff-4.0.10-h2733197_2
  mkl                pkgs/main/linux-64::mkl-2019.4-243
  mkl-service        pkgs/main/linux-64::mkl-service-2.3.0-py37he904b0f_0
  mkl_fft            pkgs/main/linux-64::mkl_fft-1.0.14-py37ha843d7b_0
  mkl_random         pkgs/main/linux-64::mkl_random-1.1.0-py37hd6b4f25_0
  ninja              pkgs/main/linux-64::ninja-1.9.0-py37hfd86e86_0
  numpy              pkgs/main/linux-64::numpy-1.17.2-py37haad9e8e_0
  numpy-base         pkgs/main/linux-64::numpy-base-1.17.2-py37hde5b4d6_0
  olefile            pkgs/main/linux-64::olefile-0.46-py37_0
  pillow             pkgs/main/linux-64::pillow-6.2.0-py37h34e0f95_0
  pycparser          pkgs/main/linux-64::pycparser-2.19-py37_0
  pytorch            pytorch/linux-64::pytorch-1.3.0-py3.7_cuda10.0.130_cudnn7.6.3_0
  six                pkgs/main/linux-64::six-1.12.0-py37_0
  torchvision        pytorch/linux-64::torchvision-0.4.1-py37_cu100
  zstd               pkgs/main/linux-64::zstd-1.3.7-h0b5b093_0

2）安装到pytorch下的很慢
果断弃坑，选择pip安装

pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.1.post2-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip3 install torchvision

安装torchvision的时候又去下载pytorch，果断终止

3）安装前面未安装完成的其他依赖项，torchvision可以直接去pypi下载安装

4）测试运行

>>> import torch
>>> x = torch.rand(1,3)
>>> print(x)
tensor([[0.2763, 0.6801, 0.4358]])
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> 

5）附上中文操作手册

https://github.com/zergtant/pytorch-handbook
里面有很多*.ipynb的文件 jupyter nootbook文件

安装
pip install jupyter

进入要浏览的文件夹，执行jupyter notebook,即可以开启浏览