PyTorch 安装 GPU版本(CUDA/cuDNN)

缺乏、安全感 2023-07-24 05:44 53阅读 0赞

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PyTorch 安装 GPU版本(CUDA/cuDNN)

PyTorch 安装 GPU版本(CUDA/cuDNN)

window 安装 PyTorch

  1. pytorch gpu 安装
  2.     1.官网下载安装：https://pytorch.org/get-started/locally/
  3.       安装命令：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
  4.     2.国内源直接下载链接
  5.         网站链接：
  6.                     window：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
  7.                     linux：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/
  8.         选择下载：
  9.                     window：pytorch-1.5.0-py3.7_cpu_0.tar.bz2
  10.                     linux：pytorch-1.5.0-py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0.tar.bz2
  11.         下载链接：
  12.                     window：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/pytorch-1.5.0-py3.7_cpu_0.tar.bz2
  13.                     linux：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/pytorch-1.5.0-py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0.tar.bz2
  14.         安装：
  15.                     window：conda install pytorch-1.5.0-py3.7_cpu_0.tar.bz2
  16.                     linux：conda install pytorch-1.5.0-py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0.tar.bz2　　　
  17.         pip list
  18.             torch  1.5.0
  19.     3.测试GPU版本的代码
  20.         import torch
  21.         #测试 CUDA
  22.         print("Support CUDA ?: ", torch.cuda.is_available()) #返回True
  23.         x = torch.tensor([10.0])
  24.         x = x.cuda()
  25.         print(x)
  26.         y = torch.randn(2, 3)
  27.         y = y.cuda()
  28.         print(y)
  29.         z = x + y
  30.         print(z)
  31.         # 测试 CUDNN
  32.         from torch.backends import cudnn
  33.         print("Support cudnn ?: ",cudnn.is_acceptable(x)) #返回True

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70

  1. 1.官网下载安装：https://pytorch.org/get-started/locally/
  2. 2.执行命令：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1

  1. 3.比如我的是CUDA 10.0的话，需要到https://pytorch.org/get-started/previous-versions/选择其他PyTorch版本
  2.     执行命令：conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
  3. 4.添加 清华源 下载
  4.         conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  5.         conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  6.         conda config --set show_channel_urls yes
  7.         conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  8. 5.国内下载
  9.     https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2

  1. 4.测试GPU版本的代码
  3. import torch
  4. if __name__ == '__main__':
  5.     #测试 CUDA
  6.     print("Support CUDA ?: ", torch.cuda.is_available())
  7.     x = torch.tensor([10.0])
  8.     x = x.cuda()
  9.     print(x)
  11.     y = torch.randn(2, 3)
  12.     y = y.cuda()
  13.     print(y)
  15.     z = x + y
  16.     print(z)
  18.     # 测试 CUDNN
  19.     from torch.backends import cudnn
  20.     print("Support cudnn ?: ",cudnn.is_acceptable(x))

Pytorch的安装

目标

  1. 知道如何安装pytorch

1. Pytorch的介绍

Pytorch是一款facebook发布的深度学习框架，由其易用性，友好性，深受广大用户青睐。

2. Pytorch的版本

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3

3. Pytorch的安装

安装地址介绍：https://pytorch.org/get-started/locally/

安装步骤：

pip3 install torch torchvision

安装之后打开ipython

输入：

  1. In [1]:import torch
  2. In [2]: torch.__version__
  3. Out[2]: '1.3.1'

注意：代码中都是使用torch

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