连接Linux远程服务器配置Pytorch环境

服务器配置Pytorch环境

【注：本文为阅读 DataWhale 开源教程《深入浅出Pytorch》后，基于课题组新到服务器，配置 Pytorch 环境的过程记录】

1. 配置信息

服务器 GPU ：A100 单卡

CUDA 型号：11.6

操作系统版本：Ubuntu 20

已安装 Anaconda3

2. 创建虚拟环境

通过 Xshell 连接到服务器账号后，先通过以下命令创建自己的虚拟环境：

conda create -n zyh_blog python=3.9

创建环境名为 zyh_blog，指定 python 环境为3.9。

安装成功输出：

通过以下命令进入自己的虚拟环境：

conda activate zyh_blog

3. 更换安装源

由于官网安装 Pytorch 极慢，此处我们更换清华源来辅助安装，首先通过以下命令更换默认源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

4. 安装CUDA

根据版本情况，本机选择 CUDA11.3 进行安装：

conda install cudatoolkit=11.3

然后安装 cudnn，安装默认版本即可：

conda install cudnn

5. 安装 Pytorch

打开官网，找到与本机契合的 Pytorch 版本：

注：本文使用的服务器为 Linux 操作系统，使用 conda 命令安装（推荐），使用 Python 语言，CUDA 版本为11.3

因此需要进入到“更早的版本”页面，选择11.3对应版本的命令，复制，去掉其中的 -c pytorch，否则仍然会从官网下载

conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3

安装成功之后即可使用 Pytorch，进入 Python 验证：