在安装好cuda和cudnn之后安装pytorch的方法
cudnn安装:
- 到cudnn官网下载:cudnn官方
下载cuDNN Library for Linux (x86_64) - 解压缩:
cp cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.solitairetheme8 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
tar -xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
- 拷贝文件
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
sudo ldconfig
- 检验
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
安装pytorch:
网上很多的方法都不是镜像下载,或者镜像下载因为系统的问题找不到库
打开官网,找到对应合适的版本(cuda):
https://pytorch.org/get-started/locally/
之后复制下面这一行指令:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch
接下来就是关键一步了,
把-c pytorch表示的pytorch源,更改为国内的镜像。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
先浏览器打开这个网页,然后选择你的系统
点开之后复制这个新地址,将-c pytorch更改为
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/
完毕
检验步骤:
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())
torch.cuda.is_available()
#cuda是否可用;
torch.cuda.device_count()
#返回gpu数量;
torch.cuda.get_device_name(0)
#返回gpu名字,设备索引默认从0开始;
torch.cuda.current_device()
#返回当前设备索引
如果有用麻烦大家点个赞吧~!
有问题欢迎留言交流~
cuda安装教程:https://www.csdn.net/tags/Mtjacg5sOTA5NTctYmxvZwO0O0OO0O0O.html
今天的文章pytorch安装-国内镜像源分享到此就结束了,感谢您的阅读。
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