1 新建一个conda环境

conda create -n pytorch_complier python=3.8.10

2 激活后，依次安装

conda activate pytorch_complie
conda install -c conda-forge cudatoolkit-dev=11.3 -y && conda install -c conda-forge cudnn=8.2.1 -y && conda install -c conda-forge nccl -y && conda install astunparse numpy ninja pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing_extensions -y && conda install -c pytorch magma-cuda131 -y && conda install gcc_linux-64=7.5.0 gxx_linux-64=7.5.0 -y && conda install -c esrf-bcu libnuma -y && conda install protobuf=3.11.2

3 修改当前conda环境的activate-gxx_linux-64.sh文件(找不到就算了)

例如，我的在/home/zdx/anaconda3/envs/pytorch_complier/etc/conda/activate.d/activate-gxx_linux-64.sh ，将⽂件中的变量 CXXFLAGS_USED 、DEBUG_CXXFLAGS_USED 附近的四处c++17改为 c++14。

如果是有sm86以上算力的GPU

export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6"
echo $TORCH_CUDA_ARCH_LIST

4 deactivate 当前环境，并重新进入

conda deactivate
conda activate pytorch_complier
git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch
python setup.py clean
git checkout tags/v1.9.0
git submodule sync
git submodule update --init --recursive
export CMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-"$(dirname $(which conda))/../"}
echo $CMAKE_PREFIX_PATH
python setup.py install

5 安装完之后，一定检查一下是否可以导入，是否可以用GPU，如果导入不了，退出重新进一下环境。

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.cuda.device_count()
>>> 1

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ubuntu 18.04 conda 环境中编译 pytorch

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2 激活后，依次安装

3 修改当前conda环境的activate-gxx_linux-64.sh文件(找不到就算了)

如果是有sm86以上算力的GPU

4 deactivate 当前环境，并重新进入

5 安装完之后，一定检查一下是否可以导入，是否可以用GPU，如果导入不了，退出重新进一下环境。

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