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。
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。
dir
cat /etc/issue
pwd
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
sh Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh
source /root/anaconda3/bin/activate
nvcc -V
conda create -n pytorch python=3.8
conda activate pytorch
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
python
conda install jupyter
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
jupyter notebook
conda deactivate
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