Linux 安装 PyTorch GPU版

PyTorch是目前最火的Python机器学习框架，本文将介绍如何在有GPU（显卡）的Linux设备上安装使用cuda加速的PyTorch。

arch 命令查看机器的架构

uname -a 查看linux版本

nvcc -V 或 nvidia-smi 查看CUDA版本

查看显卡 lspci | grep -i nvidia

并在 这里 根据设备号查询显卡型号

anaconda是一款包管理器和环境管理器，可以同时管理多个python虚拟环境，我们使用它的轻量版miniconda。

从这里下载合适版本的miniconda，建议使用python3.9，系统和架构也要保持一致

本机是linux系统，x86_64架构，希望安装python3.9版本，于是使用以下命令下载。

安装 bash Miniconda3-py39_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh

激活conda环境 source /home/user/miniconda3/bin/activate /home/user/miniconda3

如果在安装时选择了将conda加入环境变量，则每次以该用户登录时，会自动进入base环境。

conda既可以作为包管理器，管理python第三方包；也可也作为环境管理器，管理多个不同版本的python环境。python一般自带pip这个包管理器，pip和conda两种包管理器最好不要混用

conda create -n env_name python=3.9使用该命令，即可创建python版本为3.9，名称为env_name的python环境。

conda activate env_name

启用我们刚刚创建的python环境。

如果已经安装了PyTorch，可以查看支持的cuda版本，torch.version.cuda

在官网 可以获取安装命令

由于最新版torch1.13所需cuda版本比较高，我们选择下载旧版本

建议使用pip安装torch1.12+cuda11.3，速度较快

结合设备架构，CUDA版本等信息在 该网页 找到对应的安装命令，按照该命令安装即可。

python中成功导入torch且torch.cuda.is_available()返回True，则表示安装成功