torch安装配置-优快云博客

本文档详细介绍了如何在不同操作系统上安装和配置PyTorch，包括依赖库的安装、选择合适的PyTorch版本以及优化设置。对于初学者和进阶用户来说，都是一个宝贵的资源。

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##torch工程依赖包以及安装顺序：torch、torchvision、torch_baidu_ctc
torch-1.1.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
torch_baidu_ctc-0.1.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

###torch其他依赖
Collecting pybind11 (from torch-baidu-ctc==0.1.1)
pybind11-2.3.0
##可能会需要用到webpy-webpy-webpy-0.38.tar.gz

##验证GPU是否可用
import torch
torch.cuda.is_available()
若结果出现False，表明未使用GPU资源

###参考文档
https://blog.youkuaiyun.com/sunqiande88/article/details/80085569


###优先考虑在https://pypi.org/下载与cuda匹配的安装包，可先参考pytorch官网

##pytorch官网
https://pytorch.org/

##GitHub官网
https://github.com/pytorch

##参考资料：https://www.cnblogs.com/yhjoker/p/10972795.html
##查看cuda版本
cat /usr/local/cuda/version.txt
##CUDA Version 9.0.176

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 2
#define CUDNN_PATCHLEVEL 1
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

#include "driver_types.h"




#####
import torch
print(torch.version.cuda)
torch.cuda.is_available()
torch.backends.cudnn.enabled


import torch.utils
import torch.utils.cpp_extension
torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME

##查看环境变量
/etc/profile


##查看系统版本
uname -a

转载于:https://my.oschina.net/kyo4321/blog/3063468