ubuntu安装pytorch gpu版本

安装PyTorch GPU版本的步骤如下：
1. 确保你的电脑有NVIDIA GPU。
2. 安装CUDA和cuDNN，可以在NVIDIA官网下载安装。
3. 在终端中输入命令：

   pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中"cu111"是CUDA版本，可能需要更换。
4. 安装完成后，可以使用如下命令验证是否安装成功:

   python -c "import torch; print(torch.__version__)"

5. 如果你的电脑有多块显卡，可以在设置中设置使用的显卡。

注意：如果你的系统是ubuntu18.04或更高版本，请确保安装了nvidia-driver-450或更高版本。

相关问题

Ubuntu安装pytorch GPU版本

安装PyTorch GPU版本需要先安装CUDA和cuDNN，然后使用pip安装PyTorch。这里是安装步骤：

1. 安装CUDA：首先需要去NVIDIA的官网下载对应版本的CUDA并安装。可以在终端输入`nvcc -V`来检查CUDA是否安装成功。

2. 安装cuDNN：然后需要去NVIDIA的官网下载对应版本的cuDNN并安装。可以在终端输入`cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2`来检查cuDNN是否安装成功。

3. 安装PyTorch：使用pip安装PyTorch GPU版本，可以使用以下命令：

   pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中`-f`选项指定了使用的PyTorch版本，这里使用的是支持CUDA 11.1的版本，可以根据自己的CUDA版本选择对应的版本。

4. 测试：可以在Python中导入PyTorch并测试GPU是否可用：

   import torch
   
   if torch.cuda.is_available():
       device = torch.device("cuda")
       print(f'There are {torch.cuda.device_count()} GPU(s) available.')
       print(f'GPU {torch.cuda.current_device()} is selected.')
   else:
       device = torch.device("cpu")
       print('No GPU available, using CPU instead.')
   
   # 输出
   # There are 1 GPU(s) available.
   # GPU 0 is selected.

如果输出结果中显示有可用的GPU，说明安装成功。

ubuntu安装pytorch gpu

要在Ubuntu上安装PyTorch GPU版本，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 确保你的系统满足PyTorch的要求。根据你提供的信息，你的操作系统是Ubuntu 18.04，64位，显卡是GeForce GTX 950M。这些都符合PyTorch的最低系统要求。

2. 首先，你需要安装适当的显卡驱动。根据你的描述，你可能需要重装显卡驱动。你可以通过终端运行命令"ubuntu-drivers devices"来检查你的显卡和推荐的驱动。如果需要重装驱动，你可以按照以下步骤操作：

- 打开终端。
- 添加驱动源：运行命令"sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa"。
- 更新软件源：运行命令"sudo apt-get update"。
- 安装推荐的驱动：运行命令"sudo apt-get install nvidia-driver-<version>"，将"<version>"替换为推荐的驱动版本。

3. 一旦你安装好了显卡驱动，你可以继续安装Anaconda。根据你的描述，你使用的是Anaconda3 2020.07版本。你可以从Anaconda官方网站下载并安装适用于Ubuntu的Anaconda。

4. 安装CUDA。根据你提供的信息，你使用的是CUDA 10.0.130版本。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装适用于Ubuntu的CUDA。

5. 安装cuDNN。根据你提供的信息，你使用的是cuDNN 7.6.0版本。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装适用于Ubuntu的cuDNN。

6. 最后，你可以通过Anaconda安装PyTorch GPU版本。打开终端，创建一个新的虚拟环境（可选），然后运行以下命令安装PyTorch：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=<version>

将"<version>"替换为你所安装的CUDA版本对应的PyTorch版本。根据你提供的信息，你可以使用PyTorch 1.2.0版本。

这样，你就可以在Ubuntu上成功安装PyTorch GPU版本了。请确保按照步骤进行操作，并根据你的系统和需求进行相应的版本选择。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [在Ubuntu系统中搭建gpu版pytorch环境](https://blog.csdn.net/YChao99/article/details/108080621)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Ubuntu安装Pytorch（详细）](https://blog.csdn.net/qq_44920726/article/details/123495075)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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