PyTorch：安装和配置

2024-04-12 06:29:16

安装

pip安装

pip3 install torch torchvision

macos还需要安装

brew install libomp

否则出错：ImportError: dlopen(/...torch/_C.cpython-36m-darwin.so, 9): Library not loaded: /usr/local/opt/libomp/lib/libomp.dylib
Referenced from: .../torch/lib/libshm.dylib Reason: image not found

安装固定cuda版本对应的pytorch

pip install torch==1.7.1+cu92 torchvision==0.8.2+cu92 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

其它cuda版本对应的pytorch版本查询[https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html]
如cuda=9.0版本时，支持的最高pytorch版本可能就是1.1.0了：cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl。

[INSTALL PYTORCH][INSTALLING PREVIOUS VERSIONS OF PYTORCH]

-柚子皮-

显卡驱动版本-cuda版本-pytorch版本需要一一对应，否则torch.cuda.is_available()=False。

显卡驱动版本查询

$nvidia-smi #Driver Version: 384.81
Mon Jan 11 14:51:48 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.81 Driver Version: 384.81 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla P100-PCIE... On | 00000000:04:00.0 Off | 0 |
| N/A 33C P0 25W / 250W | 0MiB / 16276MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 Tesla P100-PCIE... On | 00000000:81:00.0 Off | 0 |
| N/A 28C P0 25W / 250W | 0MiB / 16276MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+

cuda(toolkit)版本查询

nvcc --version或nvcc -V，如果 nvcc 没有安装，那么用

$cat /usr/local/cuda/version.txt

CUDA Version 9.0.176

查看pytorch对应cuda的版本

import torch

print(torch.version.cuda)

查看 cuDNN 版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
如果没有，那么可能没有安装 cuDNN。

Note: NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。

驱动版本和cuda(toolkit)版本对应关系

Table 2. CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions
CUDA Toolkit	Linux x86_64 Driver Version	Windows x86_64 Driver Version
CUDA 11.2.0 GA	>=460.27.04	>=460.89
CUDA 11.1.1 Update 1	>=455.32	>=456.81
CUDA 11.1 GA	>=455.23	>=456.38
CUDA 11.0.3 Update 1	>= 450.51.06	>= 451.82
CUDA 11.0.2 GA	>= 450.51.05	>= 451.48
CUDA 11.0.1 RC	>= 450.36.06	>= 451.22
CUDA 10.2.89	>= 440.33	>= 441.22
CUDA 10.1 (10.1.105 general release, and updates)	>= 418.39	>= 418.96
CUDA 10.0.130	>= 410.48	>= 411.31
CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1)	>= 396.37	>= 398.26
CUDA 9.2 (9.2.88)	>= 396.26	>= 397.44
CUDA 9.1 (9.1.85)	>= 390.46	>= 391.29
CUDA 9.0 (9.0.76)	>= 384.81	>= 385.54
CUDA 8.0 (8.0.61 GA2)	>= 375.26	>= 376.51
CUDA 8.0 (8.0.44)	>= 367.48	>= 369.30
CUDA 7.5 (7.5.16)	>= 352.31	>= 353.66
CUDA 7.0 (7.0.28)	>= 346.46	>= 347.62

[官方对照表][nvidia显卡，驱动以及cuda版本对应查询]

[pytorch版本，cuda版本，系统cuda版本查询和对应关系]

from: -柚子皮-

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