ubuntu环境创建anaconda虚拟环境安装pytorch-gpu版本-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ubuntu环境创建anaconda虚拟环境安装pytorch-gpu版本。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

参考文章
- 文章1
- 文章2

1.ubuntu环境

unbuntu:20.04
cuda:12.0

2. 安装版本

cuda:11.3
cudnn:8.2.0
python:3.8
pytorch:1.10.0

1.找到相应版本

版本连接查找
- https://tensorflow.google.cn/install/source#gpu

2. 安装环境步骤

2.1 下载cuda

官网链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
ubuntu环境cuda版本最高匹配12.0,我下载11.3.0

安装命令

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run
sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

ubuntu安装pytorch-gpu,安装及环境部署测试,ubuntu,pytorch,深度学习,pytorch-gpu安装,cuda11.3安装

选continue
填accept
电脑里有驱动，按空格取消【键盘最长的那个空白键】，把x去掉，选择install,安装
安装成功

配置环境变量
- 打开配置文件,【我需要用管理权限，要不然不可以修改文件，前面加了sudo】
```
sudo vi /etc/profile
```
- 添加配置信息【cuda-11.3，11.3是我下载的cuda版本，版本不一样请修改数字】
  - 插入方式: linux修改文件命令，敲一次i键【i代表insert插入】，按上下左右键修改鼠标的位置，在相应的位置添加数据
  - 保存方式：点击键盘的左上角Esc键，按住shift+:,输入wq!回车即可
```
export PATH=//usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64$LD_LIBRARY_PATH
```
- source配置文件
```
source /etc/profile
```
检查是否安装成功
- 进入local路径，查看cuda文件名
```
cd /usr/local
ls -a
```
- 输入相关命令【cuda-11.3根据自己的文件名修改】
```
cd /usr/local/cuda-11.3/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
```
- 结果Result=pass成功

2.2 安装cudnn

官网链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
cuda版本是11.3.0,选择cudnn：8.2.0的，没有看到cuda为11.3.0对应的cudnn具体版本

解压并拷贝到相应的文件夹

tar -xvf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.0.53.tgz

拷贝文件【解压的文件名为cuda】

	cd cuda
	sudo cp lib64/* /usr/local/cuda-11.3/lib64/
	sudo cp include/* /usr/local/cuda-11.3/include/
	sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.3/lib64/*
	sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.3/include/*

查看cuDNN版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

查看普通用户nvcc是否能用【不知道是不是普通用户，没有使用sudo命令】

2.3 安装pytorch步骤

创建虚拟环境

conda create --name env_torch_cuda113 python=3.8

进入虚拟环境
```
conda activate env_torch_cuda113
```

安装pytorch

官网链接：https://pytorch.org/
conda安装不下来，把conda改为pip好像也可以

pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0+cu113 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

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验证是否成功
```
torch.__version__
```
检验GPU是否可用
```
torch.cuda.is_available()
```

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2.4 pycharm导入创建的虚拟环境

找到anaconda虚拟环境目录python解释器
- 我的环境在aoaconda/dataapp/envs/env_torch_cuda113/bin/python.exe

再次测试代码

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.device_count())
print(torch.cuda.current_device())

ubuntu安装pytorch-gpu,安装及环境部署测试,ubuntu,pytorch,深度学习,pytorch-gpu安装,cuda11.3安装文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-742217.html

安装完成！！！

总结

ubuntu20.04好像不需要cuda,cudnn,但是我下载了
安装pytorch时，相关版本要求官网只有conda安装的命令，又安装不上，自己找了一个pip命令改了一下自己的版本数字安装，现在还没有发现问题
后面报错，有问题后面再说
完结

到了这里，关于ubuntu环境创建anaconda虚拟环境安装pytorch-gpu版本的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

ubuntu环境创建anaconda虚拟环境安装pytorch-gpu版本

1.ubuntu环境

2. 安装版本

1.找到相应版本

2. 安装环境步骤

2.1 下载cuda

2.2 安装cudnn

2.3 安装pytorch步骤

2.4 pycharm导入创建的虚拟环境

安装完成！！！

总结

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