Linux环境下GPU版本的pytorch安装

服务器环境：

Ubuntu 16.04.7

显卡：2080

cuda:10.1

注：若服务器有管理员账户和个人账户，最好在个人账户下重新安装anaconda，否则安装pytorch过程中可能有些库安装失败，由于权限问题，不能删除这些失败的库重新安装。在个人账户下就不存在权限问题。

一 添加镜像源

目的：使用默认的源地址下载速度很慢，会出现超时，导致某些第三方库只下载了部分，不完整，最终失败。

首先查看当前镜像源

cat ~/.condarc

或者

conda config --show channels

或者

conda info

然后添加清华镜像源。参考官网https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

先尝试添加1个镜像源(可以尝试只添加第一个main就够了,路径下包括常用的第三方库如python等，不够的话按需要再添之后几个)。个人最终添加的是如下4个

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
conda config --add channels https://mirrors.t

然后查看当前镜像源，发现多了刚添加的镜像源网址

注：如果需要增加更多的镜像源，仿照上面命令继续添加即可。若需求更换其他镜像源，可以把刚才的删除，删除刚添加的镜像源命令：

conda config --remove channels https://mirrors.

添加镜像源结束后，输入命令

conda config --set show_channel_urls yes

conda config --set show_channel_urls yes的意思是从channel中安装包时显示channel的url，这样就可以知道包的安装来源了。

输入如下命令，清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引

conda clean -i

二 创建虚拟环境

conda create -n myenv python=3.5.2

注：移除环境命令，conda remove -n 环境名 --all

注：报错

错误1：若5分钟以上后创建失败，报错

错误2：Segmentation fault (core dumped)

原因：在未加清华镜像源的时候，尝试创建虚拟环境，由于国外镜像源超时导致失败，有些包只下载了部分，产生了历史缓存。需要清空。输入如下命令，按提示操作

conda clean –a

创建过程及成功后，有如下页面信息

三 安装pytorch

从base切换到上面创建的新虚拟环境，

conda activate pytorch_gpu_lsq

查看已安装的cuda版本，查看官网https://pytorch.org/，根据cuda版本和操作系统类型/版本等信息，选择安装哪个版本的pytorch。服务器cuda 10.1，所以安装命令如下

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

需要一些时间，等待即可。

到此这篇关于Linux环境下GPU版本的pytorch安装 的文章就介绍到这了,更多相关Pytorch GPU安装内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！