torch 环境变量添加

`torch` 是 PyTorch 库的一部分，它是一个广泛用于深度学习的开源库。在使用 `torch` 之前，有时候我们需要设置一些环境变量，特别是当你需要指定其CUDA设备、安装路径等时。以下是设置 `TORCH_HOME` 和 `CUDA_PATH` 变量的基本步骤：

1. **TORCH_HOME**: 这个变量通常用来存储 `PyTorch` 的全局配置文件和数据。你可以通过在终端或命令提示符中运行类似下面的命令来设置它：

export TORCH_HOME=/path/to/your/torch/home/directory

确保替换 `/path/to/your/torch/home/directory` 为实际的目录路径。

2. **CUDA_PATH**: 如果你有 CUDA 驱动程序并且想让 `torch` 使用特定版本，可以设置这个环境变量指向 CUDA 安装目录：

export CUDA_PATH=/usr/local/cuda

同样地，将 `/usr/local/cuda` 替换为你实际的 CUDA 安装位置。

如果你使用的是 Anaconda 或者 conda 环境管理器，还可以考虑创建一个新的环境，并在该环境中安装 `torch` 和相应的依赖，这会自动处理环境变量配置。

相关问题

torch环境变量设置

在PyTorch中，环境变量设置对于优化性能和管理资源至关重要。以下是一些主要的Torch环境变量：

1. **CUDA_VISIBLE_DEVICES**: 如果你使用GPU进行计算，这个变量可以指定哪些GPU设备应该被PyTorch识别和使用。例如，`export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`会启用GPU 0和1。

2. **TORCH_HOME** 或 **PYTORCH_HOME**: 这个变量指向你的PyTorch安装目录，用于缓存数据和模型。如果你不设置，它通常默认为`~/.torch`（用户主目录下的.torch文件夹）。

3. **CUDA_LAUNCH_BLOCKING**: 如果你需要调试GPU并行执行的问题，可以设置为1，这样每次计算都会在一个线程块中执行，有助于追踪错误。

4. **NCCL_DEBUG** 或 **NCCL_IB_V2**: 用于控制NCCL（ NVIDIA Collective Communication Library）的日志级别，可以帮助诊断网络通信问题。

5. **MKL_THREADING_LAYER**: 如果你使用Intel的MKL库，设置为`GNU`或`INTELFREE`可调整线程模型。

6. **TORCH_DISTRIBUTED_BACKEND**: 如果你在使用分布式训练，这个环境变量指定后端，如`gloo`, `nccl`, `mpi`等。

7. **CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT**: 控制CUDNN（CUDA Deep Neural Network Library）是否自动选择最佳算法，1表示启用。

为了查看或设置这些变量，你可以使用命令行或shell脚本，例如在bash或zsh中：

export TORCH_HOME=/path/to/your/torch/home
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

如果你想持久化设置，可以将这些添加到你的shell配置文件（如`~/.bashrc`, `~/.zshrc`）中。

ubuntu18.04系统PyTorch如何添加到环境变量中

1. 打开终端，使用以下命令进入.bashrc文件：

nano ~/.bashrc

2. 在文件末尾添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/home/your_username/anaconda3/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/home/your_username/anaconda3/lib:$LD_LIBRARY_PATH

其中，your_username需要改成你的用户名。

3. 保存文件后，使用以下命令使其生效：

source ~/.bashrc

4. 测试是否添加成功，使用以下命令：

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

如果能够输出PyTorch的版本号，则说明添加成功。