欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页

使用conda一行命令安装pytorch-GPU运行环境

程序员文章站 2022-04-22 21:48:59
...

ubuntu pytorch环境配置

不是标题党,本文是介绍如何使用一行命令用conda安装pytorch-gpu运行环境。当然,能够一行安装环境前提是你已经正确安装了nvidia的GPU驱动和anaconda/miniconda管理工具。

安装GPU驱动

首先当然需要安装好nvidia的GPU驱动,搞了我很久时间,但其实很简单,如果有需要的同学可以消息我,我再分享安装过程。简单来说就是将所有的驱动卸载干净以后,直接sh命令安装官网下载的对应版本的驱动,这里会报错。但是不要害怕,我在按照报错提示下,下载安装两个相关包之后就成功执行了驱动安装文件,安装成功。

配置pytorch环境

docker

我先尝试了使用docker进行安装,根据官方网站安装好docker-community之后,很简单就下载了集成的image镜像文件,大小为2个多G,**image后就可以使用完全包含cuda+cudnn的 docker环境了,但是命令行环境,开发不太方便。所以就放弃了这种方式。(*现在想想,使用jupyter是否可以将服务启动,然后在网页中运行)如果有知道使用docker可以用Ubuntu图形界面的同学能告诉我以下,我也感激不尽。

重头戏:一行命令直接安装环境

我就尝试使用conda对pytorch进行安装,在看了很久的官网文件之后,发现只需要一行命令就可以将pytorch gpu环境配好,结合pytorch官方主页的内容。
首先安装好anaconda环境(其实miniconda是不是就可以呢,没用到anaconda的环境)下载好anaconda包并

bash 包名(我的包名为Anaconda2-2019.10-Linux-x86_64.sh)

安装好anaconda,全部选择默认配置就可以直接进入一个**的anaconda base环境。
然后我就直接运行了这样一行代码:

conda create -n pytorch1 python=3.7 git pandas jupyter ipython pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

其中

-n pytorch1

是指定新建的conda环境名为pytorch1,

pyhon=3.7

指定python版本

git pandas jupyter ipython

是我需要的git包(版本控制)、pandas(科学计算)、jupyter ipython(辅助编程)。
然后就会自动安装好环境了。
如果不需要这些包的话,只保留

conda create -n pytorch1(替换成你想要的名字) pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

就可以。
后面的-c pytorch好像是指定下载源?我也不是很清楚,但是pytorch官网保留,我就没有删掉。
如果需要别的python版本的pytorch,只需要改动python后面的指定命令就可以。

执行这行命令:使用conda一行命令安装pytorch-GPU运行环境使用conda一行命令安装pytorch-GPU运行环境
在下载了1.14G的文件(这里少了一个git,后来加的)以后,conda很快完成了安装,执行命令 conda activate pytorch1(或者你指定的名字),进入conda环境后,运行命令

import torch                                                                                                                                   
print(torch.cuda.is_available())

使用conda一行命令安装pytorch-GPU运行环境

结果是已经成功建立了使用gpu的pytorch编程环境。