ubuntu20.04安装教程安装pytorch

以下是Ubuntu 20.04安装PyTorch的教程： 1. 安装Anaconda 在终端中输入以下命令： ``` wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh ``` 下载完成后，运行以下命令进行安装： ``` bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh ``` 按照提示进行安装，安装完成后，输入以下命令使得环境变量生效： ``` source ~/.bashrc ``` 2. 创建虚拟环境 在终端中输入以下命令： ``` conda create -n pytorch python=3.8 ``` 3. 激活虚拟环境 在终端中输入以下命令： ``` conda activate pytorch ``` 4. 安装PyTorch 在终端中输入以下命令： ``` conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia ``` 5. 验证安装 在终端中输入以下命令： ``` python -c "import torch; print(torch.__version__)" ``` 如果输出了PyTorch的版本号，则说明安装成功。 希望这个教程能够帮助到你。

<think>好的，我现在需要帮助用户找到在Ubuntu 20.04上安装支持GPU的PyTorch的指南。根据用户提供的引用资料，特别是引用[1]和引用[2]，我需要整合这些信息，并确保步骤正确且符合用户的需求。 首先，用户提到他们参考的两个引用。引用[1]提到安装torchaudio的特定wheel文件，而引用[2]详细描述了安装过程，包括遇到的CUDA版本问题。用户可能在安装过程中遇到了类似的问题，比如CUDA版本不匹配，或者如何验证安装是否成功。 接下来，我需要按照用户的要求，生成一个结构清晰的安装指南。步骤应该包括系统要求、安装显卡驱动、CUDA、cuDNN，然后通过pip安装PyTorch，最后验证安装。同时，需要注意用户提到的CUDA版本问题，即PyTorch可能不支持最新的CUDA 12.0，但用户引用中的解决方法是使用CUDA 11.8，并指出只要CUDA版本大于等于PyTorch所需的即可。 在整理步骤时，要确保每个部分都正确无误。例如，安装显卡驱动可以使用ubuntu-drivers工具自动推荐，或者从NVIDIA官网下载。安装CUDA时，用户需要下载runfile并按照指示安装，同时注意不安装已存在的驱动。cuDNN的安装需要注册NVIDIA账号，下载对应的deb包，这可能对新手来说有点复杂，需要详细说明。 安装PyTorch部分，用户需要访问官网获取正确的pip命令。根据引用[2]，用户可能需要选择CUDA 11.8的版本，即使系统安装的是CUDA 12.0，因为PyTorch可能尚未支持。这里需要明确说明用户应选择哪个版本，并给出正确的命令。 验证部分，用户需要运行Python代码检查CUDA是否可用，以及打印PyTorch版本和CUDA版本。这部分需要确保用户能够正确执行这些命令，避免常见的错误，比如未导入torch模块或拼写错误。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步解决可能遇到的疑问，比如如何检查CUDA版本、安装失败怎么办、使用Docker安装等。 需要确保所有技术术语准确，步骤正确，并且符合用户的实际操作环境。同时，引用用户提供的参考资料，确保信息的可靠性。如果有不确定的地方，比如CUDA版本兼容性的详细情况，可能需要进一步查阅PyTorch官方文档，但根据用户提供的引用，可以确认CUDA 12.0可以使用PyTorch为CUDA 11.8构建的版本，因为兼容性较好。</think>### Ubuntu 20.04 PyTorch GPU 安装指南 #### 一、系统要求 1. **操作系统**: Ubuntu 20.04 LTS 2. **Python**: 建议 Python 3.8/3.9（需提前安装） 3. **硬件**: NVIDIA 显卡（需支持 CUDA） --- #### 二、安装步骤 ##### 1. 安装显卡驱动 ```bash # 自动检测并安装推荐驱动 sudo ubuntu-drivers autoinstall # 或手动指定驱动版本（例如470） sudo apt install nvidia-driver-470 ``` 重启系统后验证驱动是否生效： ```bash nvidia-smi # 输出GPU信息即为成功 ``` ##### 2. 安装CUDA工具包 从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)下载**CUDA 11.8**的runfile（与PyTorch兼容性最佳）[^2]： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run ``` *安装时取消勾选显卡驱动选项（若已安装驱动）* ##### 3. 安装cuDNN 从[NVIDIA开发者网站](https://developer.nvidia.com/cudnn)下载**cuDNN 8.x for CUDA 11.x**的deb包，执行： ```bash sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.x.x.x_1.0-1_amd64.deb sudo apt update sudo apt install libcudnn8 ``` ##### 4. 安装PyTorch 通过PyTorch官网获取安装命令（选择CUDA 11.8版本）： ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` --- #### 三、验证安装 ```python import torch print(torch.__version__) # 输出PyTorch版本 print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True print(torch.version.cuda) # 显示CUDA版本（应为11.8） ``` --- #### 四、常见问题 1. **CUDA版本不匹配**：PyTorch官方预编译包最高支持CUDA 11.8，但实际可兼容更高版本（如12.x） 2. **依赖冲突**：建议使用虚拟环境（如`venv`或`conda`）隔离安装 3. **下载缓慢**：可使用国内镜像源加速（例如清华源） ---