GPU版pytorch安装（win/linux）

最新推荐文章于 2025-02-12 17:55:37 发布

八级玄仙

最新推荐文章于 2025-02-12 17:55:37 发布

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分类专栏： tool 文章标签： pytorch linux 人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32636415/article/details/141883481

版权

参考：

Pytorch环境配置——cuda、、cudnn、torch、torchvision对应版本（最全）及安装方法-优快云博客

Previous PyTorch Versions | PyTorch

法1：命令安装

如：

conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

法2：下载安装

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

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Linux安装Pytorch GPU版本

又帅又酷的红头发10号

05-14

2320

服务器环境： Ubuntu 16.04.7 显卡：2080 cuda:10.1 一添加镜像源目的：使用默认的源地址下载速度很慢，会出现超时，导致一个第三方库只下载了部分，不完整。首先查看当前镜像源 cat ~/.condarc 或者 conda config --show channels 或者 conda info 然后添加清华镜像源。参考官网https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/和https://b

Win10安装gpu版本的pytorch

weixin_42146720的博客

01-21

2818

前言：本文主要是介绍windows安装配置gpu版本的pytorch流程（其实过程和在Linux系统上安装几乎一样，就是cuda、cudnn安装教程不同）。第一次配置、安装pytorch确实会比较烦，特别是碰到奇奇怪怪bug的时候。我最开始配置的时候也是这样，特别纠结pytorch、cuda、cudnn的版本，恨不得和别人的教程一模一样，但是总会出现各种各样的问题。后面慢慢熟练了，就写篇博客记录一下过程，希望能帮助到有一样需求的朋友。本博客没有细致到从头到尾傻瓜式教学，例如anaconda安装教程、cu

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linux环境下pytorch（GPU版本）的安装

qq_52259359的博客

03-12

1541

print(torch.cuda.is_available()) # 能否调用cuda Ture/False。print(torch.__version__) # torch版本。anaconda -V（注意a要小写，V要大写）；conda -V ,显示版本信息。1.安装anaconda。3.安装pytorch。

linux下GPU版本pytorch安装

destinyttxs的博客

12-08

2703

linux下pytorch

Linux配置PyTorch GPU环境

pdc31czy的博客

05-23

1675

并且本文是基于HPC写的笔记，普通电脑跳过步骤1.

linux服务器安装gpu版本的pytorch

qq_44570608的博客

04-08

2315

之前看了很多博客都有一些没注意的点，导致版本不匹配装不上或者最后安装的是cpu版本的，各种卸载重装很崩溃，写一下安装全过程。

Win10下使用Anaconda安装GPU版本PyTorch

半夏微凉的博客

11-11

691

PyTorch是一个开源机器学习框架，最初来自Meta Ai。如果你想研究人工智能或从事人工智能项目方面的工作，那么在本地机器上使用PyTorch设置开发环境对于许多项目来说都是必不可少的。GPU（图形处理单元）是一种专用处理器，最初设计用于同时处理数据。它有助于加快深度学习代码的计算速度。这篇博客是在Windows上安装PyTorch GPU的完整指南。

Windows下安装GPU版Pytorch

半夏微凉的博客

04-09

955

Windows下安装Pytorch详细教程

PyTorch安装教程（GPU版）

dp6558dfggbhhn_的博客

01-01

2298

下载Anaconda安装。

Linux安装GPU版本的pytorch

FY_2018的博客

03-24

3709

1. 各种版本的pytorch安装包： https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 实验在用的是： cu80/torch-0.4.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl 注意：https://pypi.org/ 中不是GPU版本的 2. pytorch版本与cuda版本的对应关系 CUDAToolkit版本可用PyTorch版本 7.5 0.4.1 ，0.3.0， 0.2.0，0.1.12-0.1.6

在Linux远程服务器上设置PyTorch的GPU版本

01-16

一般租远程服务器的话，都是租linux系统的本文就以在2080ti显卡服务器上安装pytorch-gpu版本为例。首先输入python

如何在linux上安装GPU版本pytorch

duan_mo_ran的博客

07-11

6271

在服务器上创建虚拟环境，安装gpu版本torch或者tf框架。

Linux服务器下安装gpu版pytorch(用anaconda)

To_Deng的博客

02-22

2302

介绍在服务器安装pytorch踩的坑

linux安装pytorch-GPU版本

呆萌的代Ma

08-22

2289

1. 查看cuda版本： ls -l /usr/local | grep cuda 得到如下结果： lrwxrwxrwx 1 root root 21 12月 20 2019 cuda -> /usr/local/cuda-10.2/ drwxr-xr-x 18 root root 4096 12月 20 2019 cuda-10.2 说明cuda是10.2版本 2. conda安装pytorch-GPU 首先参考官网的命令：https://pytorch.org/get-started/

linux系统 anaconda环境下安装gpu版本的pytorch

Narcissusyaa的博客

03-28

1219

问题最近新建了一个conda环境，想要在里面安装pytorch，在官网选择了gpu版本，按照官网给出的命令用conda安装，却总是装成cpu版本，试了很多博客的解决方案，但都没有成功，遇到各种新问题。最终解决方案改用pip安装，根据自己的Python和CUDA版本，分别安装torch, torchvision和torchaudio。 pip install --default-time=300 https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch-1.10.0%2B

Linux的虚拟环境下安装GPU版本的torch、torchaudio、torchvision详细过程

最新发布

03-23

### 安装支持GPU的PyTorch环境为了在特定操作系统上安装支持GPU的PyTorch环境，需要完成以下几个方面的配置：CUDA工具链的安装、CuDNN库的支持以及PyTorch本身的安装。 #### 1. CUDA 工具链安装 CUDA 是 NVIDIA 提供的一种通用并行计算架构，用于加速 GPU 的运算能力。安装 CUDA 前需确认系统的硬件兼容性和驱动版本是否满足最低要求[^1]。以下是具体步骤： - **检查系统需求**：确保计算机配备了支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡，并更新至最新版的 NVIDIA 驱动程序。 - **下载 CUDA Toolkit**：访问 NVIDIA 官方网站，选择适合操作系统的 CUDA 版本进行下载。 - **验证安装**：安装完成后，可以通过 `nvidia-smi` 和 `nvcc --version` 来验证 CUDA 是否正确安装[^3]。 #### 2. CuDNN 库集成 CuDNN (CUDA Deep Neural Network library) 是一种针对深度神经网络优化的高性能库。其主要功能在于提升训练和推理的速度。 - 下载对应 CUDA 版本的 CuDNN 文件包。 - 解压缩文件后将其复制到 CUDA 安装路径下的指定目录中： ```bash sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ ``` #### 3. PyTorch 及相关依赖项安装对于 Windows 系统上的 GPU 支持，推荐使用 Anaconda 或者 Pip 方式安装 PyTorch。以下是一个基于 Python 3.9 和 CUDA 11.6 的示例[^4]： ```python # 切换到本地下载好的 whl 文件所在目录 python -m pip install torch-1.13.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl python -m pip install torchvision-1.14.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl python -m pip install torchaudio-1.13.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl ``` 如果采用在线方式，则可以根据官方文档中的命令动态调整参数以适配不同的 CUDA 和 Python 组合。 #### 4. 验证 GPU 加速是否生效安装完毕后可通过以下代码片段测试 PyTorch 对 GPU 的识别情况： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 返回 True 表明可用 print(torch.version.cuda) # 输出当前使用的 CUDA 版本号 ``` 上述方法适用于大多数主流 Linux 和 Windows 平台的操作流程[^2]。 --- ###