深度学习GPU版本的pytorch安装

本文指导如何在已安装CUDA和Anaconda的环境下,通过pip轻松安装PyTorch 1.2.0版本及其对应CUDA 9.2版本的 torchvision。只需创建虚拟环境,执行指定链接下载并安装,步骤清晰简单。

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默认已经安装好了cuda和anaconda(已经把源切换到国内)。两行指令轻松安装pytorch。

第一步:创建一个python虚拟环境,然后激活。

第二步:输入如下指令安装torch

pip install torch==1.2.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

其中torch==1.2.0是对应的torch版本

cu92是对应你电脑安装的cuda的版本

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html是下载路径

第三步安装对应的torchvision

pip install torchvision==0.4.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 

### 安装支持GPUPyTorch教程 为了在不同的操作系统上安装支持GPUPyTorch,以下是具体的操作指南: #### Windows 系统上的安装流程 对于Windows系统,特别是像您提到的Win10环境下的配置(显卡为GeForce MX150),可以按照以下方式操作。 1. **确认硬件兼容性** 首先需要确保您的显卡支持CUDA。例如,NVIDIA GeForce MX150 支持 CUDA 计算能力[^1]。可以通过 NVIDIA 的官方文档查询具体的计算能力和支持情况。 2. **更新显卡驱动程序** 显卡驱动版本应满足或高于所选CUDA版本的要求。推荐通过[NVIDIA官方网站](https://www.nvidia.com/)下载并安装最新的驱动程序[^2]。 3. **选择合适的CUDA版本** PyTorch 对特定版本CUDA 提供支持。访问 [PyTorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并根据提示选择适合的 CUDA 版本。通常情况下,较新的 CUDA 版本能提供更好的性能和支持更多的功能。 4. **执行安装命令** 使用 PyTorch 官方网站提供的安装脚本来完成安装。例如,在 Win10 上运行以下命令来安装带有 CUDA 11.7 支持的 PyTorch: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` #### Linux 系统上的安装流程 Linux 用户也可以轻松地安装 GPU 加速版的 PyTorch1. **验证CUDA可用性** 在终端输入 `nvidia-smi` 命令以检查当前系统的显卡状态以及已安装CUDA 驱动版本。这一步非常重要,因为错误的 CUDA 配置可能导致后续无法正常使用 GPU 设备[^3]。 2. **设置Python虚拟环境(可选)** 推荐创建一个新的 Python 虚拟环境用于隔离依赖项管理。例如: ```bash python3 -m venv pytorch_env source pytorch_env/bin/activate ``` 3. **安装PyTorch及相关库** 同样基于 PyTorch 官网给出的指令进行安装。假设目标平台为 Ubuntu 或其他主流发行版,则可以直接复制对应链接中的 shell 命令执行即可。 #### macOS 系统上的注意事项 macOS 默认不支持 NVIDIA GPUs,因此即使 Macbook Pro 搭配独立图形处理器也无法利用 CUDA 来加速深度学习模型训练过程。不过苹果公司推出了 Metal Performance Shaders (MPS),部分框架已经开始尝试集成 MPS API 实现类似的优化效果。 --- ### 测试安装是否成功 无论在哪种平台上完成了上述步骤之后都需要进一步验证实际部署状况。一种简单的方法就是打开 Python 解释器或者 Jupyter Notebook 输入如下代码片段查看默认设备类型是不是 cuda。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 如果返回 True 表明已经启用 GPU 功能 ``` 如果一切正常的话应该会看到输出结果为True;否则可能是因为某些环节存在问题需重新排查解决办法。
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