服务器miniconda安装pytorch

原创 已于 2022-03-18 19:52:32 修改 · 1.3k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#pytorch #服务器 #深度学习

于 2021-12-23 16:37:35 首次发布
本文介绍如何在服务器上安装能利用GPU资源的PyTorch，并确保其正常运行。文章详细记录了作者通过pip安装特定版本PyTorch的过程，包括torch、torchvision和torchaudio等组件。同时，验证了CUDA支持的有效性。

服务器miniconda安装使用gpu的pytorch

已成功安装并正常使用

使用nvidia-smi查看实验室cuda版本为11.4，但从/usr/local/cuda中查看到版本为11.2
我用到的安装命令为pytorch官网的安装命令，采用pip安装。
在这里插入图片描述
安装命令为pip3 install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 torchaudio==0.10.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
我科学上网，就直接可以下载安装，中间也没有出现问题。
最后torch.cuda.is_available()返回True

lbdjdl
关注
Miniconda安装pytorch
来日可期的博客
09-17 5618
Miniconda安装pytorch1. Miniconda下载与安装2. 添加[清华源](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/)3. 打开Anoconda PoweShell Prompt 1. Miniconda下载与安装 2. 添加清华源 打开"C:\Users{用户名}.condarc" 文件(如果没有，可以先执行第三步的第一条命令) channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
miniconda配置pytorch环境
m0_62202010的博客
07-16 2811
miniconda配置pytorch环境
Miniconda安装PyTorch全过程图文教程（支持CUDA）
最新发布
weixin_30356433的博客
11-26 397
本文详细介绍如何使用Miniconda搭建支持CUDA的PyTorch深度学习环境，涵盖安装、环境隔离、依赖管理、GPU验证及常见问题排查，确保环境干净、可复现且高效利用GPU资源。
m1 Mac 使用 miniconda安装pytorch1.12
Zachos的博客
12-05 1128
mac上安装pytorch
pytorch安装——通过miniconda安装
qq_46694178的博客
10-19 2934
多看看安装教程，一定注意核对电脑支持的CDUA版本+python版本+pytorch版本，版本兼容问题应该是新手遇到的最大的问题，其次，还有在conda中安装的方法，也可以尝试一下。t=N7T8。
minconda安装pytorch
qq_38686500的博客
03-15 972
conda安装pytorch百分百成功方法！ 本人的电脑是Windows 10系统，conda的环境变量也已经配置完毕，经过多台电脑的测试，在安装且配置完成conda的环境后，百分百成功安装pytorch！ 1、打开Anaconda Prompt，输入命令： conda create -n "conda环境名” python=3.8 我是用3.8的python环境，这些框架最好都是单独的conda虚拟环境，每次安装别的框架都新建个环境。 2、激活子环境，输入命令： conda activate "刚刚创建
Ubuntu的miniconda安装pytorch
baidu_35280192的博客
08-11 776
Ubuntu的miniconda安装pytorch
AutoDL配置miniconda的pytorch环境
weixin_42930616的博客
12-18 1487
配置服务器pytorh运行环境
使用vscode连接服务器并安装miniconda以及pytorch虚拟环境（避雷误装CPU版本）。
weixin_44795194的博客
06-16 1728
使用vscode连接服务器并安装miniconda以及pytorch虚拟环境。
快速安装PyTorch：Miniconda一步到位
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
02-14 7808
【🚀PyTorch起飞🚀】✨探索深度学习的奥秘，🔥Miniconda+PyTorch🔥组合助您一臂之力！📚本文都将带您迅速搭建PyTorch环境！💥助您轻松构建稳定、高效的深度学习工作环境，让您的创意和灵感得以充分释放！🌟 💡通过本文的引导，您将学会如何使用Miniconda快速搭建PyTorch环境，让您的深度学习之旅更加顺畅无阻。🚀我们将一步步教您如何创建独立、干净的环境，避免系统环境中其他包的干扰，PyTorch的稳定运行。🌈
Ubuntu16.04下—配置新环境–基于conda–安装Pytorch—spyder
12-21
很多文章没介绍 CUDA是什么，上来直接安装，没有创建对应的环境。 so！ 自己总结一下 转载请贴链接 https://blog.csdn.net/u013271656/article/details/105054615 1. Anaconda下创建torch环境 1.创建torch虚拟环境 >> conda create -n your_env_name python=X.X（3.7版本） 2. 激活虚拟环境 >> source activate your_env_name(虚拟环境名称) 2. 安装 torch 1. 进入 pytorch 官网， https://pytorch.org
pytorch学习一(扩展篇)：miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令（亲测ok）
冯安晨
08-10 3841
anaconda在个人免费，团队和公司收费，于是果断采用了miniconda。
深度学习环境搭建超级详解（Miniconda、pytorch安装）
热门推荐
weixin_44263674的博客
06-29 1万+
《动手学深度学习》，本文主要是为了记录在环境搭建过程中遇到的问题和疑惑，以及解决方法，
ubuntu16.04下用miniconda安装pytorch GPU环境记录
DenineLu的博客
06-07 1265
1.安装miniconda 进入Miniconda官网Miniconda下载相应版本 我下载的是Python3.7 64bit版本 下载完成后，cd进入下载目录，执行 sh YOUR_FILE_NAME -b 如sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b 然后执行 ~/miniconda3/bin/conda init 此时重新启动终端，执行 conda -V 如果不报错则安装成功 2.配置pytorch环境 首先新建一个环境，如环境名设为pytorch，pyt
服务器ubuntu16.04安装Miniconda配置pytorch环境
qq_43719007的博客
12-23 2413
服务器ubuntu16.04配置pytorch环境 刚进入实验室时配置过服务器node1节点，node1节点有4张p100，但是总是被占满，几个月后申请了node2节点，但是完全忘了当时怎么搞的了，遂决定记录下node2的配置过程，为下次节点重装或者其他情况下需要重新配置节省时间。 python环境 服务器上的操作系统是ubuntu16.04，其预装了python2.7和python3.5。 系统自带的python不可以卸载和删除，且系统默认python版本为python2.7，因为python2.7版本
Miniconda或Anaconda配置tensorflow和pytorch
QQ3545325613的博客
07-11 1835
前提：安装python3.8.1、cuda、cudnn。前文有提到1.Miniconda 安装Anaconda 指的是一个开源的 Python 发行版本，其包含了 conda、Python 等 180 多个科 学包及其依赖项，可以快捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理。若平时 不需要使用那么多库，可以考虑安装更小的 miniconda 发行版。Conda 是包及其依赖项和环境的管理工具，可以快速安装、运行和升级包。
miniconda配置python虚拟环境+pytorch&MMCV依赖安装
travel_66的博客
06-03 1346
今天就来实际操作一下相关的内容，首先环境配置是最基本的。以windows为例。
conda/miniconda 安装pytorch(GPU)_Windows_实录_2022.1.4
weixin_44249131的博客
01-04 2104
conda/miniconda 安装pytorch(GPU)_Windows_实录_2022.1.4 1.打开anaconda promopt，创建虚拟环境 conda create --name test python=3.8 -y test为环境名 2.激活虚拟环境 conda activate test 进入test环境 3.添加镜像源 清华镜像源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/p
miniconda安装pytorch无效
07-25
你好！关于你的问题，如果使用Miniconda安装PyTorch无效，有几个可能的原因和解决方法： 1. 安装问题：首先确保你使用的是正确的安装命令。在Miniconda环境下，可以使用以下命令安装PyTorch： ``` conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<version> -c pytorch ``` 其中 `<version>` 需要替换为你所需的CUDA版本号（如果使用CPU版本则不需要指定）。另外，你也可以在PyTorch官方网站上查找适合你系统配置的安装命令。 2. 环境兼容性问题：确保你的系统满足PyTorch的要求。PyTorch对操作系统、CUDA版本和Python版本都有一定的要求，你需要检查这些要求是否与你的系统相匹配。例如，某些版本的PyTorch可能不支持较旧的CUDA驱动程序或Python版本。 3. 安装源问题：尝试更改安装源。有时候，由于网络问题或源服务器问题，安装可能会失败。你可以尝试切换到其他可靠的源来进行安装。例如，可以尝试使用清华大学的Anaconda镜像源： ``` conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 4. 系统依赖问题：在安装PyTorch之前，确保你的系统已经安装了必要的依赖项，如CUDA驱动程序、C++编译器等。你可以参考PyTorch官方文档中的系统要求以及安装说明来检查和安装这些依赖项。 如果你仍然遇到问题，请提供更多的错误信息和详细的环境配置，以便我能够更好地帮助你解决问题。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值