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小白也能看懂的GPU版PyTorch（CUDA 12.1）在清华源上的快速安装教程作者：4042024.01.18 05:40浏览量：88 简介：本篇文章将指导您在清华大学开源软件镜像站上快速安装支持CUDA 12.1的GPU版PyTorch，让您轻松开启深度学习之旅。 一、准备工作在开始安装之前，请确保您的系统已满足以下要求： 操作系统：Linux（推荐使用Ubuntu或Debian）。硬件：支持CUDA的NVIDIA显卡。Python：建议使用Python 3.7或更高版本。清华源：确保您的系统已配置了清华大学开源软件镜像站。二、安装依赖项首先，您需要安装一些必要的依赖项。打开终端，并运行以下命令：安装CUDA 12.1相关依赖项：sudo apt-get updatesudo apt-get install -y nvidia-cuda-toolkit=12.1-1 安装cuDNN：sudo apt-get install -y libcupti-dev 安装PyTorch依赖项：pip install torch torchvision torchaudio -f https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 三、配置环境变量接下来，您需要配置环境变量，以便系统能够找到CUDA和PyTorch的相关文件。打开终端，并运行以下命令：添加CUDA路径到PATH环境变量：export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin:$PATH 添加CUDA库路径到LD_LIBRARY_PATH环境变量：export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 添加PyTorch路径到PYTHONPATH环境变量：export PYTHONPATH=/usr/local/lib/python3.7/site-packages:$PYTHONPATH 四、测试安装完成上述步骤后，您可以运行以下命令来测试PyTorch是否正确安装：import torchtorch.cuda.is_available() 如果看到输出True，表示您已成功安装支持CUDA 12.1的GPU版PyTorch。五、常见问题与解决方案如果在安装过程中遇到任何问题，您可以尝试以下解决方案：确保您的系统已正确配置清华大学开源软件镜像站。您可以尝试在终端中运行以下命令来切换到清华大学源：source /etc/apt/sources.list.d/清华大学开源软件镜像站.list 如果您在安装过程中遇到依赖项冲突的问题，可以尝试使用以下命令更新软件包列表并重新安装依赖项：sudo apt-get updatesudo apt-get install -y 如果您在使用PyTorch时遇到问题，可以尝试更新PyTorch版本或查找相关文档和社区支持。PyTorch官方网站提供了丰富的教程和资源，可以帮助您解决常见问题。希望这篇教程能帮助您顺利安装GPU版PyTorch，开启深度学习之旅！如有任何疑问，请随时提问。 |
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