从零开始搭建Pytorch运行环境Linux
Linux从零开始搭建Pytorch运行环境
安装Miniconda
- 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)
下载安装脚本。
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.11.0-Linux-x86_64.sh
运行脚本,一路yes。
bash Miniconda3-py38_4.11.0-Linux-x86_64.sh
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。
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
避免“开机”进入base环境
conda config --set auto_activate_base false
安装pytorch框架GPU版
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 # 激活环境 conda activate pytorch
查看显卡cuda版本
nvidia-smi
- pytorch 官网 选择合适cuda版本的安装命令,大版本对应即可。
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
验证是否安装成功
python import torch x = torch.rand(5, 3) print(x)
验证GPU是否可用
python import torch torch.cuda.is_available()
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