Linux从零开始搭建Pytorch运行环境

安装Miniconda

  1. Miniconda download 官网 选择合适版本的安装脚本,复制链接。(选择最新的3.9可能合适些)

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  1. 下载安装脚本。

    wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.11.0-Linux-x86_64.sh
    
  2. 运行脚本,一路yes。

    bash Miniconda3-py38_4.11.0-Linux-x86_64.sh 
    
  3. 重启终端,就可以使用miniconda了。

    自动进入base环境,输入python,版本已经不是Linux自带的2.X。

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  1. 添加清华源,使安装依赖更快

    conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
    conda config --set show_channel_urls yes
    
  2. 避免“开机”进入base环境

     conda config --set auto_activate_base false
    

安装pytorch框架GPU版

  1. 创建一个新的环境,专门运行pytorch,防止与将来要安装的其他深度学习框架冲突。

    # 环境名为pytorch
    conda create -n pytorch python=x.x
    # 激活环境
    conda activate pytorch
    
  2. 查看显卡cuda版本

    nvidia-smi
    

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  1. pytorch 官网 选择合适cuda版本的安装命令,大版本对应即可。

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conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
  1. 验证是否安装成功

    python
    import torch
    x = torch.rand(5, 3)
    print(x)
    

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  1. 验证GPU是否可用

    python
    import torch
    torch.cuda.is_available()
    

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