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搭建PyTorch炼丹环境（踩坑记录）

目录

  • 1. 使用docker搭建PyTorch运行环境
  • 2. 直接在服务器上安装PyTorch

1. 使用docker搭建PyTorch运行环境

可以在docker hub上选择合适的镜像，注意选择的镜像CUDA版本尽量与服务器宿主机一致，例如：在RTX 2080 Ti上，使用CUDA 9的版本（比如：floydhub/pytorch:1.0.0-gpu.cuda9cudnn7-py3.39），就会报以下错：

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

其实，不使用GPU，只用CPU的话，CuDnn版本不一致，代码也可以运行。
所以，为了GPU加速，我们还是选择CUDA 10的docker镜像

docker pull pytorch/pytorch:1.0.1-cuda10.0-cudnn7-devel

使用nvidia-docker来run一个容器，所以还需自备nvidia-docker。

2. 直接在服务器上安装PyTorch

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