wsl安装pytorch
时间: 2023-11-04 16:00:39 浏览: 250
在Windows Subsystem for Linux (WSL)上安装PyTorch可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,您需要在WSL中安装和配置深度学习环境。您可以参考引用[2]中提供的教程,该教程详细说明了如何在WSL2上配置cuda、cudnn、anaconda以及PyTorch等。
2. 在完成环境配置后,您需要在WSL中打开终端。在终端中,输入以下命令安装PyTorch:
```
pip install torch torchvision
```
这将会安装最新版本的PyTorch和torchvision库。
3. 安装完成后,您可以使用以下命令验证PyTorch是否成功安装:
```
python
import torch
torch.cuda.is_available()
```
如果输出结果为True,则表示PyTorch已经成功安装并且可以在WSL中使用GPU进行计算。
相关问题
wsl 安装pytorch
### 如何在WSL上安装PyTorch
#### 安装必要的依赖项
为了确保环境准备就绪,在开始之前需确认已更新包列表并安装基础构建工具:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt-get install -y build-essential cmake git libnccl2 libnccl-dev
```
对于Python开发环境而言,除了上述提及的基础组件外还需要配置Python以及Pip工具。如果环境中尚未存在`pip3`命令,则可以通过如下指令来获取它[^1]。
#### 设置Python和PIP
针对Ubuntu系统,可以利用APT源快速部署最新稳定版的Python解释器连同其配套软件包管理器——Pip:
```bash
sudo apt-get install -y python3-pip
```
此时应该已经成功集成了Python及其扩展库的支持能力。接下来便是着手处理特定于机器学习框架的需求了。
#### PyTorch的具体安装方法
鉴于不同硬件平台对CUDA版本的要求各异,建议访问官方文档页面以获得最适配当前系统的安装方案。通常情况下,通过Conda或者直接借助Pip都可以顺利完成这一过程。这里给出基于Pip的方式作为例子:
```bash
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
这条语句会依据所连接设备特性自动选取合适的预编译二进制文件下载链接;其中`cu117`代表支持CUDA 11.7版本加速计算功能的变体。如果不具备NVIDIA GPU的话,请移除URL参数部分以便仅采用CPU模式运行程序。
#### 验证安装成果
最后一步是要验证新加入的功能模块能否正常工作。打开任意一个终端窗口输入Python交互界面测试导入操作是否无误即可:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```
以上就是整个流程的大致介绍,按照这些指示应当能够顺利地把PyTorch集成到Windows Subsystem for Linux (WSL)当中去。
在WSL安装Pytorch
### 安装PyTorch于WSL2
在 Windows Subsystem for Linux (WSL) 中安装 PyTorch 需要确保几个前提条件已经满足,包括但不限于 WSL 版本、Linux 发行版的选择以及 CUDA 的版本匹配。对于希望利用 GPU 加速的应用场景来说,正确设置这些组件至关重要。
#### 确认WSL2已启用并选择合适的Linux发行版
确认当前使用的 WSL 是第二代即 WSL2,并且选择了支持的 Linux 发行版如 Ubuntu[^1]。
#### 设置CUDA环境
为了使 PyTorch 能够访问 NVIDIA 显卡资源,在 WSL 下还需要适当配置 CUDA 工具包。根据具体需求选择对应的 CUDA 版本;例如,当目标是 CUDA 11.7,则应按照官方指导完成相应版本工具包的安装[^2]。注意避免通过 `deb[network]` 方式获取 CUDA Toolkit,推荐采用本地 runfile 进行离线安装以减少潜在错误[^3]。
#### 使用pip命令安装特定版本的PyTorch及相关库
针对不同版本组合的需求,可以使用如下 pip 命令来精确指定所需安装的 PyTorch 及其配套视觉处理和音频处理扩展:
```bash
$ pip3 install ./torch-1.12.1+cu116-cp39-cp39-linux_x86_64.whl
$ pip3 install torch===1.12.1 torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
上述命令适用于 Python 3.9 和 CUDA 11.6 组合下的 PyTorch 1.12.1 安装。请注意调整 URL 或者文件路径中的细节部分以便适应实际环境的要求。
#### 测试安装成功与否
最后一步是在新创建或现有的 Anaconda 虚拟环境中执行简单的测试程序验证 PyTorch 是否能够正常工作。这可以通过尝试加载张量至 GPU 来实现,如果一切顺利则说明整个流程顺利完成。
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