Linux上PyTorch的版本选择建议

在Linux环境下选用pytorch版本时，需考量以下要素：

1. 明确CUDA版本

首要任务是确认系统的CUDA版本。可利用 nvidia-smi 命令查询当前所用的CUDA版本。

2. 核实Python版本

PyTorch兼容的Python版本为3.5及以上。可在终端输入 python –version 或 Python3 –version 来检查现有的Python版本。

3. 决定CPU版或GPU版

• CPU版：适合无NVIDIA显卡或不需GPU加速的用户。
  • conda安装指令：conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
  • pip安装指令：pip install torch torchvision torchaudio
• GPU版：需NVIDIA显卡支持，并且要配备与PyTorch匹配的CUDA和cuDNN版本。
  • conda安装指令：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.X -c pytorch，其中11.X代表已安装的CUDA版本。
  • pip安装指令：pip install torch torchvision torchaudio –extra-index-url https://www.php.cn/link/fa3395b241c4665f95f2f71a5b59cb74。

4. 应用国内镜像源

为提升下载速率，可采用国内镜像源，例如清华大学的镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

5. 检查安装情况

完成安装后，可通过以下代码验证PyTorch是否安装成功：

import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())  # 若安装的是GPU版，此应显示True

6. 关注相关事项

• 在安装GPU版PyTorch前，务必保证NVIDIA驱动程序已妥善配置。
• 如遇权限问题，可尝试添加 sudo 命令。
• 若版本冲突导致安装失败，或许需要调整Python或CUDA的版本。

7. 选择conda或pip安装

• conda：Anaconda发行版集成的包管理工具，便于管理和维护虚拟环境及其依赖项。
• pip：Python的包管理器，同样可用于安装PyTorch。

遵循上述指引，你应当能在Linux系统上顺利安装并挑选恰当的PyTorch版本。若在安装期间遭遇难题，建议查阅PyTorch官方文档或社区资源，以获得更详尽的帮助和支持。