实验室服务器升级

cuda、python、pytorch 版本兼容查看顺序及网站

任务：
在一个有GPU的电脑上安装pytorch时选择合适版本。

简述：
安装 pytorch 时，若要使用 GPU，需要考虑与 CUDA，python 的版本兼容情况。推荐考虑顺序：CUDA 电脑GPU可/在使用的版本，pytorch可兼容CUDA的版本，python可兼容 pytorch的版本。

注意，版本大多向下兼容。
细节描述：
查询版本兼容的顺序：

先查看电脑的GPU安装的cuda版本。
右键电脑桌面的空白处，单击"NVIDIA控制面板"，点击其左下角"系统信息"，选择弹出窗口内的"组件"，即可查看 CUDA 版本信息。
再查看该cuda版本可兼容的 pytorch 版本有哪些。对应官网：Previous PyTorch Versions | PyTorch。
然后查看和那些 pytorch 版本兼容的 python 版本们，依此选择合适的 python版本。对应官网：csdn - 安全中心。
接着，安装python，pytorch及其依赖项。

先创建虚拟环境，安装选好的 python 版本。
安装和删除环境命令：
conda create -n env_name python=XX # 所选python版本
conda remove -n env_name -y --all # -y 直接卸载，省去按 y，可加可不加。
再依据官网命令，安装对应的 pytorch 版本，命令中一般应该会包含cuda相关的内容。

操作

查看python版本

查看服务器显卡配置

nvidia-smi

 发现cuda版本为10.1 

CUDA是用来利用NVIDIA GPU（图形处理器）的并行计算能力来加速各种计算任务的。

查看当前文件夹下有哪些文件

dir

 查看Ubuntu版本

cat /etc/issue

查看当前文件夹路径

pwd

安装anaconda3

参考链接：如何在Linux服务器上安装Anaconda（超详细）_linux安装anconda-CSDN博客

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

 进入anaconda环境

sh Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

设置你安装Anaconda路径 

进入base环境

source /root/anaconda3/bin/activate

查看conda

查看显卡信息

nvcc -V

创建虚拟环境pytorch

conda create -n pytorch python=3.8

进入虚拟环境pytorch

conda activate pytorch

安装torch

pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0

报错: 

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.2.0 (from versions: 1.4.0, 1.5.0, 1.5.1, 1.6.0, 1.7.0, 1.7.1, 1.8.0, 1.8.1, 1.9.0, 1.9.1, 1.10.0, 1.10.1, 1.10.2, 1.11.0, 1.12.0, 1.12.1, 1.13.0, 1.13.1, 2.0.0, 2.0.1, 2.1.0, 2.1.1, 2.1.2)
ERROR: No matching distribution found for torch==1.2.0

pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在这里查看自己cuda版本对应的torch版本和torchvision版本：

Previous PyTorch Versions | PyTorch

查看Python版本，cuda是否存在

python

 安装jupyter

conda install jupyter

安装ipykernel

ipykernel操控jupyter内核命令&在jupyter lab中使用conda创建的虚拟环境_ipykernel虚拟环境-CSDN博客

conda install ipykernel

启动jupyter notebook

jupyter notebook

退出当前虚拟环境

conda deactivate

在pytorch环境中安装ipykernel

python -m ipykernel install --name pytorch

参考链接：

如何在Linux服务器上安装Anaconda（超详细）_linux安装anconda-CSDN博客

在服务器的docker里 装anacond3深度学习环境的全流程基础向_docker部署anaconda-CSDN博客

关于GPU显卡、CUDA版本、python版本、pytorch版本对应_显卡算力和对应的cuda-CSDN博客

cuda、python、pytorch 版本兼容查看顺序及网站_python和pytorch和cuda对应关系怎么查找-CSDN博客