Ubuntu22.04.3安装pytorch12.1和tensor flow2.15.0

一、安装pytorch12.1

1、安装

(1)打开浏览器,进入pytorch官网选择合适的版本,复制最下面的代码。

9a984583210a4012ad280e19032f8790.png

(2)打开终端,创建虚拟环境

 conda create -n torch12.1cu12.2

101b9f61c73440689b14450e9a266812.png 

(3)激活并进入虚拟环境

conda activate torch12.1cu12.2

(4)将刚才的代码粘贴进行安装

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch-c nvidia(以官网为准)

d02b9bc01fb94af2a718922e071e8385.png

 2、检验

(1)在终端中打开python

(2)调用torch进行检验

(3)如果有结果则下载成功

在终端输入:

python

 import torch

 pr

<think>好的,我现在需要帮助用户在Ubuntu 22.04安装PyTorch 2.1.0,并且需要兼容CUDA 12.1Python 3.10。首先,我得回顾用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息可用。 根据引用[3],用户提到Ubuntu 22.04已经配置了CUDA 12.1Torch 2.1,但具体安装步骤可能没有详细说明。另外,引用[2]中提到vLLM支持CUDA 12.1PyTorch的公共发行版,而引用[1]显示用户之前使用CUDA 11.8PyTorch 2.0.1的环境。不过现在用户需要升级到CUDA 12.1PyTorch 2.1.0,所以可能需要参考这些信息来调整步骤。 首先,我需要确认用户是否已经安装了CUDA 12.1。如果还没有,可能需要指导他们安装。根据引用[3]中的配置,用户可以通过设置环境变量来配置CUDA路径。然后,安装cuDNN也是必要的,但用户的问题中没有提到这一点,可能需要作为依赖项补充。 接下来是Python 3.10安装Ubuntu 22.04默认可能已经带有Python 3.10,但需要确认。如果用户没有,可以通过apt或者源码安装。之后,建议使用虚拟环境,比如venv或者conda,来隔离项目环境。用户之前的引用中使用了conda,但这里可能需要根据用户偏好选择工具。 然后是PyTorch安装PyTorch官方通常通过pip或conda提供安装命令。需要检查PyTorch 2.1.0是否支持CUDA 12.1。根据PyTorch官网的安装指南,PyTorch 2.1.x应该支持CUDA 12.1,但需要确认具体的安装命令。比如,使用pip安装时可能需要指定CUDA版本,如`pip3 install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121`。 另外,用户可能需要安装对应的torchvisiontorchaudio版本,以确保兼容性。同时,检查CUDAPyTorch是否正确识别,可以通过运行Python脚本验证,比如`import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())`。 在步骤中,还需要考虑依赖项,如安装必要的开发工具,比如gcc、make等,以及可能的NVIDIA驱动程序。不过Ubuntu 22.04通常已经带有合适的驱动,但可能需要更新到与CUDA 12.1兼容的版本。 还需要注意用户提到的环境变量配置是否正确,如LD_LIBRARY_PATH是否包含CUDA的库路径,这可能会影响PyTorch能否正确加载CUDA库。 最后,生成相关问题时要涵盖用户可能遇到的后续问题,比如兼容性检查、常见安装错误、虚拟环境管理以及不同CUDA版本的切换等。</think>以下是在Ubuntu 22.04安装PyTorch 2.1.0(兼容CUDA 12.1Python 3.10)的完整指南: ### 步骤说明 1. **验证CUDA 12.1安装** ```bash nvcc -V # 应显示CUDA 12.1版本信息 nvidia-smi # 验证驱动版本≥525.89.02(支持CUDA 12.1) ``` 若未安装CUDA 12.1,需从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cuda-12-1-0-download-archive)下载安装包,按官方文档完成安装[^3]。 2. **配置Python 3.10环境** ```bash sudo apt update && sudo apt install python3.10 python3.10-venv python3.10 -m venv pytorch_env # 创建虚拟环境 source pytorch_env/bin/activate ``` 3. **安装PyTorch 2.1.0** ```bash pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` 4. **验证安装** ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出2.1.0 print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True ``` ### 环境配置要点 - 若遇到`libcudart.so.12`缺失错误,检查环境变量配置: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` - 建议使用`requirements.txt`管理依赖: ``` torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` ### 版本兼容性说明 | 组件 | 要求版本 | 验证命令 | |-------------|----------------|--------------------| | CUDA | ≥12.1 | `nvcc -V` | | PyTorch | 2.1.0 | `torch.__version__`| | Python | 3.7-3.10 | `python --version` |
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