2024年4月16日发(作者：)

linux环境GPU版pytorch安装教程

在Linux环境下安装GPU版PyTorch需要进行以下步骤：

1.确认显卡驱动：首先要确保系统中正确安装了适配自己显卡的驱动

程序。可以通过输入以下命令来检查显卡驱动版本：

```

nvidia-smi

```

如果出现显卡驱动的信息说明已经正确安装。

2. 安装CUDA：PyTorch使用CUDA进行GPU加速，所以需要安装对应

的CUDA版本。可以通过以下步骤安装CUDA：

```

chmod +x cuda_*.run

sudo ./cuda_*.run

```

安装过程中会询问是否安装NVIDIA驱动，如果之前已经安装了驱动

则无需再次安装。

c. 添加CUDA路径到系统环境变量。找到cuda安装目录下的bin文

件夹，打开终端，并执行以下命令：

```

export PATH=/usr/local/cuda-/bin${PATH:+:${PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-

/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

```

其中``为CUDA的版本号，例如`11.0`。

3. 安装cuDNN：cuDNN是NVIDIA提供的用于深度学习框架的GPU加

速库，PyTorch需要使用到它。可以按照以下步骤安装cuDNN：

4. 创建虚拟环境：为了避免与系统Python环境冲突，最好在安装

PyTorch之前创建一个虚拟环境。可以使用`virtualenv`或者`conda`来

创建虚拟环境。这里使用`conda`为例：

a. 如果没有安装`conda`，可以先安装`conda`，并创建一个新的环

境：

```

conda create -n pytorch_env python=3.7

```

在这个例子中，我们创建了一个名为`pytorch_env`的环境，并选择

了Python 3.7版本。

b.启用环境并激活：

```

conda activate pytorch_env

```

5. 安装PyTorch：已经完成了所有的前置步骤，可以开始安装

PyTorch了。可以通过以下命令安装GPU版PyTorch：

```

conda install pytorch torchvision torchaudio

cudatoolkit= -c pytorch

```

其中``为CUDA的版本号，例如`11.0`。

安装成功后，可以使用以下命令来验证PyTorch是否正确安装：

```python

import torch

print(_available()

```

如果输出`True`，则表示PyTorch已经成功安装。

以上就是在Linux环境下安装GPU版PyTorch的详细教程。