Linux怎样安装GPU版本的pytorch
时间: 2025-03-06 20:17:55 浏览: 32
### 安装GPU版本PyTorch
#### 确认操作系统类型
为了适当地安装GPU支持的PyTorch,在Linux环境下首先要确认所使用的发行版。这可以通过执行`cat /etc/redhat-release`来完成,对于CentOS系统会显示相应的版本信息;而对于Ubuntu,则应使用`lsb_release -a`获取更详细的发布详情[^4]。
#### Python环境准备
考虑到默认情况下许多Linux发行版可能预装了较旧版本的Python解释器,建议创建独立的工作环境以便更好地管理依赖关系以及不同项目之间的隔离性。通过Anaconda可以便捷地达成这一目标。具体来说,可以从清华镜像源下载适合当前系统的Anaconda脚本文件,并按照如下方式操作:
```bash
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
chmod +x Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
```
上述命令依次完成了下载、赋予可执行权限和启动安装向导的任务[^5]。
#### CUDA版本验证
由于PyTorch与特定版本的CUDA紧密关联,因此在继续之前应当先了解本地已有的CUDA版本号。通常可以在`/usr/local/cuda/version.txt`中读取到该信息,或者利用`nvcc --version`指令快速查询。
#### PyTorch安装
当所有前置条件都满足之后,就可以着手于实际的PyTorch部署工作了。推荐的方式是在新建立的Conda环境中指定所需的库及其兼容版本来进行安装。例如,如果已经确定要配合CUDA 10.2一起使用的话,那么可以直接采用pip工具进行安装:
```bash
conda create -n pytorch_env python=3.7
conda activate pytorch_env
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102
```
这段代码片段首先建立了名为`pytorch_env`的新环境并激活它,接着指定了Python的具体版本为3.7,最后一步则是从官方资源里挑选匹配CUDA 10.2架构特性的PyTorch组件加以引入[^3]。
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