ubuntu20.04安装pytorch 1.10

在 Ubuntu 20.04 中安装 PyTorch 的步骤如下:

安装 Anaconda（如果您还没有安装），可以在终端中使用以下命令安装:

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.07-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2021.07-Linux-x86_64.sh

创建一个新的 Anaconda 环境，如：

conda create -n pytorchenv python=3.8

激活该环境

conda activate pytorchenv

安装 PyTorch

conda install pytorch torchvision -c pytorch

安装 torchaudio
conda install torchaudio -c pytorch

若需要 cudatoolkit 支持,在安装 pytorch时添加 cudatoolkit 版本, 例如安装 CUDA 11.0 版本:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch

验证安装是否成功,可以在终端中使用以下命令
python -c "import torch;print(torch.__version__)"

若看到相应的版本号，说明安装成功。

相关问题

ubuntu 20.04 Detectron2 安装

安装 Detectron2 深度学习库
创建虚拟环境并激活
为了保持依赖项隔离，在开始之前建议创建一个新的 Python 虚拟环境。
python3 -m venv detectron2-env
source detectron2-env/bin/activate

更新pip至最新版本
确保 pip 是最新的，以便顺利安装其他包。
python -m pip install --upgrade pip

安装 PyTorch 和 CUDA 支持
Detectron2 需要特定版本的 PyTorch 及其对应的 CUDA 版本。对于 Ubuntu 20.04 用户来说，推荐按照官方指南来匹配合适的组合[^2]：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

这里选择了 CUDA 11.3 的版本作为例子；如果硬件不支持此版本，则需调整 URL 中的 CUDA 版本来适应实际情况。
安装必要的第三方库
除了 PyTorch 外，还需要一些额外的支持库才能让 Detectron2 正常工作。这些库包括但不限于 NumPy, Matplotlib, OpenCV-Python 等。
pip install numpy matplotlib opencv-python pillow cython pycocotools fvcore iopath tqdm termcolor cloudpickle omegaconf hydra-core yacs tabulate

安装 Detectron2
最后一步就是实际安装 Detectron2 库本身。这可以通过指定的轮子文件索引来完成，从而获得预编译好的二进制文件而不是源码编译。
pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu113/torch1.10/index.html

以上命令会下载适合 CUDA 11.3 和 PyTorch 1.10.x 的 Detectron2 轮子文件并安装它。

ubuntu pytorch兼容

Ubuntu 系统 PyTorch 版本兼容性问题及解决方案
选择合适的Ubuntu版本
对于构建稳定运行PyTorch的开发环境而言，操作系统的选择至关重要。尽管较新的Ubuntu发行版提供了更多特性更新和支持，但在实际应用中发现，Ubuntu 20.04 LTS由于其较低版本的显卡驱动以及更好的CUDA适配能力，在处理涉及GPU加速的任务时表现更为出色[^1]。
正确配置CUDA和cuDNN
为了使PyTorch能够充分利用NVIDIA GPU进行高效计算，安装相匹配版本的CUDA工具包及其深度神经网络库cuDNN是非常重要的一步。针对Ubuntu 20.04来说，搭配CUDA 11.3与PyTorch 1.10构成了一套相对理想的组合，这不仅有助于提高模型训练速度，还能减少因软件冲突引发的各种异常情况的发生概率。
处理mmdetection项目中的依赖关系
当尝试集成第三方框架如mmdetection至现有工作流内时，可能会遭遇由不同组件间版本差异所引起的编译失败等问题。面对这种情况，除了考虑降级特定模块外，还应仔细审查整个生态系统内的相互作用，寻找最优解法来满足多方面的需求而不破坏整体稳定性[^2]。
显卡驱动程序管理
确保正确无误地安装了官方推荐版本的NVIDIA图形处理器驱动是保障硬件正常运作的基础条件之一。通过命令ubuntu-drivers devices可以查询当前系统的最佳选项；随后利用sudo apt install nvidia-driver-<version>完成具体型号的部署操作；最后执行reboot重启计算机以激活新设置，并借助nvidia-smi指令检验最终效果是否达到预期目标[^3]。
应对特殊场景下的挑战
部分情况下，即使遵循上述指导原则仍可能出现意外状况，比如某些新型号CPU或主板可能带来的潜在不稳定因素。此时则需深入探究根本原因所在——可能是X Window System (X.Org) 和 NVIDIA 驱动之间存在不一致之处所致。对此类难题的一种有效应对策略便是切换显示服务器协议至Wayland模式，并创建自定义服务脚本来维持持久化的NVIDIA驱动器持久化模式开启状态[^5]。
# 创建并编辑一个新的systemd service文件用于启动NVIDIA Persistent Mode
sudo nano /etc/systemd/system/nvidia-persistenced.service

[Unit]
Description=NVIDIA Persistence Daemon
After=network.target

[Service]
Type=forking
ExecStart=/usr/bin/nvidia-persistenced --verbose
Restart=always
User=root
Group=root

[Install]
WantedBy=default.target