pytorch安装教程gpu 清华源
时间: 2024-12-14 21:10:57 浏览: 143
PyTorch是一个流行的深度学习框架,如果要在GPU上安装并使用它,首先需要确保你的计算机已经安装了CUDA(NVIDIA的计算工具包),因为PyTorch依赖于CUDA来利用GPU的计算能力。
以下是通过清华大学开源镜像安装PyTorch GPU版本的基本步骤:
1. **更新pip**:
```
pip install --upgrade pip
```
2. **安装CUDA**:
- 首先下载对应CUDA版本,访问https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 并根据你的系统选择合适的CUDA和cuDNN版本。
- 按照官方指南安装CUDA。
3. **配置环境变量**:
- 添加CUDA路径到系统的PATH环境变量。
- 如果使用Anaconda,可以在`anaconda prompt`下运行:
```
conda config --set channels nvidia
conda install cudatoolkit
```
4. **安装cuDNN**:
- 下载cuDNN库:https://developer.nvidia.com/cudnn
- 安装cuDNN,通常需要将其头文件添加到包含路径中,并将库文件路径添加到LD_LIBRARY_PATH或DYLD_LIBRARY_PATH。
5. **安装PyTorch**:
```
pip install torch torchvision torchaudio -f https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple --extra-index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
```
这里使用的是清华大学开源镜像和阿里云镜像加速安装过程。
6. **验证安装**:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 如果能打印出True,则说明安装成功并可以使用GPU
```
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