python在linux安装pytorch流程

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小樊

2024-12-31 23:32:37

栏目: 编程语言

在 Linux 上安装 PyTorch 的过程分为几个步骤，具体取决于你使用的操作系统版本和包管理器。以下是一个通用的指南：

1. 更新系统包

首先，确保你的系统包是最新的。

sudo apt update
sudo apt upgrade

2. 安装依赖

PyTorch 需要一些依赖库，包括 CUDA 和 cuDNN。你需要先安装这些依赖。

安装 CUDA 工具包

根据你的 GPU 型号，从 NVIDIA 官方网站下载并安装相应版本的 CUDA 工具包。安装完成后，配置环境变量。

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

安装 cuDNN

下载并安装与你的 CUDA 版本匹配的 cuDNN 库。解压后，配置环境变量。

tar -xzvf cudnn-10.X.X.X-linux-x64.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3. 安装 Python 和 pip

确保你已经安装了 Python 和 pip。如果没有安装，可以使用以下命令安装：

sudo apt install python3 python3-pip

4. 安装 PyTorch

根据你的 CPU 或 GPU 配置，使用 pip 安装 PyTorch。

安装 CPU 版本

pip3 install torch torchvision torchaudio

安装 GPU 版本

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

请将 cu113 替换为你安装的 CUDA 版本号。

5. 验证安装

安装完成后，可以验证 PyTorch 是否安装成功。

python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果输出显示 PyTorch 的版本号，说明安装成功。

6. 配置环境变量（可选）

为了方便使用 PyTorch，你可以将其添加到你的 .bashrc 或 .zshrc 文件中。

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

这样，你就可以在任何终端会话中使用 PyTorch 了。

希望这个指南对你有所帮助！如果有任何问题，请随时提问。

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