Ubuntu之CPU支持

    今天帮实验室老师给他的ThinkPad R51安装Ubuntu,结果遇到一个奇怪的问题。做成USB安装盘后,插入U盘启动电脑,按F12进入启动项选择界面,选择USB启动方式安装,结果刚进入安装界面就出现以下的提示信息。

this kernel requires the following features not present on the cpu。

unable to boot please use a kernel appropriate for your cpu.


    一开始以为版本没选对,尝试了x86、x64、i386等配置,都无法进入安装界面,总是报错。后来去查了下R51的配置,发现是Pentrum M的CPU,没有PAE支持。然后查了下原因,原来是较新的Ubuntu都要求CPU支持PAE。因此想到两种解决方法:

  1. 使用旧版本的Ubuntu,比如10.04,然后一步步升级到所需要的版本;
  2. 下载不需要PAE支持的Ubuntu版本,或者自己编译Linux内核,不要将PAE编译进去。当然,最简单快捷的方法就是下载别人打包好的,比如说从这里下载。


Ubuntu上安装PyTorch并使其运行在CPU模式下是一个相对简单的过程。以下是详细的步骤及注意事项: ### 步骤一:更新系统包 首先需要确保你的Ubuntu系统的软件包是最新的,可以运行以下命令来进行更新: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` ### 步骤二:安装Python及相关依赖项 推荐使用Anaconda或Miniconda来管理Python环境,因为它能更方便地处理各种依赖关系。如果尚未安装,请先下载对应的版本,并按照官方指南完成安装。 接着创建一个新的Conda虚拟环境(假设我们命名为`pytorch_cpu_env`),然后激活它: ```bash conda create -n pytorch_cpu_env python=3.8 conda activate pytorch_cpu_env ``` ### 步骤三:安装PyTorch CPU版 访问[官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/)获取最新安装指令。对于仅需支持CPU的情况,选择合适的配置选项,例如: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 或者如果你正在使用的是Conda,则可以直接通过下面这行代码进行安装: ```bash conda install pytorch-cpu torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` ### 使用示例 这里提供一个小例子展示如何验证是否成功启用了CPU计算设备: ```python import torch # 检查当前可用的设备,默认会尝试寻找GPU;如果没有找到则回退到CPU。 device = torch.device("cpu") tensor_example = torch.tensor([1., 2., 3.], device=device) print(tensor_example) # 输出应表明此张量位于CPU之上。 ``` ### 注意事项 尽管大部分深度学习框架都倾向于利用强大的形处理器(GPU),但在某些特定场景如轻量化应用、快速原型设计等场合中,单独依靠中央处理器(CPU)也是完全可以接受的选择。
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