cuda python torch 虚拟环境配置 服务器 cuda配置安装

现在实验室的配置

# CUDA 11.1
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

以下是Pytorch和CUDA对应的版本

以下是Pytorch和Python对应的版本

检查cuda与Python版本是否匹配

import torch
print(torch.__version__) 
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.empty(3,4,device='cuda'))

cuda

删除cuda

conda uninstall cudatoolkit --force
 
conda uninstall cudnn  --force

检查cuda版本

nvidia-smi

在xshell处检查，cuda版本是10.1

安装10.1版本的cuda：

 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

 

本文以cuda10.1为例：

在conda虚拟环境中安装CUDA：

conda install cudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/

 在conda虚拟环境中安装cudnn：

conda install cudnn=7.6.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/

 查看cuda版本

在vscode里查看，发现安装的只有10.0

nvcc -V

由于cuda版本为10.0，Python版本最高只能装到3.6

无论怎么删除Python版本，在（base）（pytorch）等虚拟环境下Python的版本还是3,9，所以干脆新建立了一个虚拟环境

创建新的虚拟环境

conda create --name env python=3.6

查看Python版本

python --version

 安装torch

查看版本匹配的torch：

Start Locally | PyTorch

conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch