linux查看pytorch是否是gpu版本
时间: 2023-04-06 09:03:00 浏览: 99
可以使用以下命令来查看pytorch是否是gpu版本:
```bash
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
```
如果输出为True,则表示pytorch是gpu版本,否则为cpu版本。
相关问题
linux如何安装pytorch的gpu版本
根据引用\[1\]和引用\[2\]的信息,安装PyTorch的GPU版本需要先确定你的CUDA版本和操作系统类型/版本。如果你的服务器上安装的是CUDA 10.1,那么可以使用以下命令安装PyTorch的GPU版本:
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
然而,根据引用\[2\]的描述,官网上可能没有10.1版本的选项。如果你遇到这个问题,可以尝试安装与你的CUDA版本相匹配的最接近的版本。根据引用\[3\]的经验,安装CUDA 10.2版本的PyTorch可以正常使用GPU。因此,你可以尝试使用以下命令安装PyTorch的GPU版本:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
这样安装10.2版本的PyTorch后,你应该能够正常使用GPU。请注意,这是根据引用\[3\]的经验提供的建议,因此可能适用于你的情况。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Linux安装Pytorch GPU版本](https://blog.csdn.net/u012911202/article/details/116764278)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Linux服务器 安装Pytorch GPU版本](https://blog.csdn.net/lyk82698/article/details/124959336)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
linux安装pytorch-gpu
1. 安装CUDA和cuDNN
首先需要安装CUDA和cuDNN,这是pytorch-gpu运行所必需的。可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA和cuDNN,安装过程中需要注意版本的兼容性。
2. 安装Anaconda
Anaconda是一个Python的集成环境,可以方便地管理Python的包和环境。可以从Anaconda官网下载对应版本的Anaconda,安装过程中需要注意选择Python 3.x版本。
3. 创建虚拟环境
在Anaconda中创建一个虚拟环境,可以避免不同项目之间的包冲突。可以使用以下命令创建一个名为pytorch的虚拟环境:
conda create --name pytorch python=3.7
4. 激活虚拟环境
创建完虚拟环境后,需要激活虚拟环境才能使用其中的Python和包。可以使用以下命令激活名为pytorch的虚拟环境:
conda activate pytorch
5. 安装pytorch-gpu
在激活虚拟环境后,可以使用以下命令安装pytorch-gpu:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
其中,cudatoolkit的版本需要与安装的CUDA版本相对应。
6. 测试安装
安装完成后,可以使用以下命令测试pytorch-gpu是否安装成功:
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
如果输出为True,则表示pytorch-gpu安装成功。
7. 安装其他依赖包
根据具体项目需要,可以安装其他依赖包,例如numpy、matplotlib等。可以使用以下命令安装numpy:
conda install numpy
安装完成后,可以使用以下命令测试numpy是否安装成功:
python -c "import numpy; print(numpy.__version__)"