ubuntu配置环境pytorch要用比cuda更高的版本马

在Ubuntu系统中配置PyTorch环境时，确保PyTorch版本与CUDA版本的兼容性是很重要的。如果你的CUDA版本比PyTorch支持的版本要高，你需要确保选择一个与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。通常情况下，PyTorch官方会提供不同版本的预编译二进制文件，这些文件是针对特定的CUDA版本进行优化的。

如果你需要安装一个与CUDA版本兼容的PyTorch，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确认你的CUDA版本。你可以通过在终端运行`nvidia-smi`来查看当前的CUDA版本。

2. 接下来，访问PyTorch官网的安装指南页面，选择对应的安装命令。在选择安装命令时，确保指定的PyTorch版本是支持你CUDA版本的最新稳定版本。

3. 使用pip安装命令。例如，如果你的CUDA版本是11.3，你可以使用类似于下面的命令来安装PyTorch（以Python 3.8为例）：

   pip3 install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio===0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

注意替换命令中的版本号为你选择的与CUDA兼容的版本。

4. 如果官网提供的版本与你的CUDA版本不匹配，你可能需要从源代码编译PyTorch，或者寻找社区提供的预编译包。

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UBUNTU20.04安装pytorch

UBUNTU20.04安装pytorch的步骤如下：
1. 首先，安装Ubuntu20.04操作系统。
2. 安装NVIDIA驱动以支持CUDA。
3. 安装CUDA 11.0或更高版本。
4. 安装CUDNN库。
5. 安装Anaconda3。
6. 打开终端，并使用conda命令安装pytorch。在安装命令中，确保删除"-c pytorch"以加快安装速度。以下是一个示例安装命令：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2
7. 最后，进入python环境，导入torch库并运行torch.cuda.is_available()来检查pytorch是否成功安装。如果返回值为True，则表示安装成功。

请注意，你可以根据你的需求选择不同的pytorch版本。你可以在pytorch官方网站上找到对应版本的安装命令。另外，确保你的操作系统和CUDA版本与所选pytorch版本兼容。

ubuntu系统 cuda12.4 安装对应pytorch

安装CUDA 12.4 和 PyTorch在Ubuntu系统上通常涉及几个步骤，这里是概述：

1. **更新系统**：

   sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

2. **安装依赖库**：

   sudo apt-get install -y build-essential cmake libncurses5-dev libncursesw5-dev libssl-dev libreadline6-dev libgdbm-openssl-dev libcurl4-openssl-dev libzmq3-dev libopenblas-dev

3. **下载 CUDA **：
访问 NVIDIA 的 CUDA 下载页面 (https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，选择适合 Ubuntu 且支持您显卡版本的 CUDA 版本（对于CUDA 12.4，选择 Ubuntu 18.04 或更高版本）。下载 `.deb` 文件并双击安装。

4. **添加 CUDA 公钥**：

   sudo sh -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 ${CUDA_PKG_VERSION}-main contrib" >> /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'

5. **安装 CUDA**：

   sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install cuda-cudart_<version> -y

将 `<version>` 替换为您下载的 CUDA 版本。

6. **安装 cuDNN**：

   sudo apt-get install libcudnn7 libcudnn7-dev -y

7. **安装 PyTorch**：
- 使用命令行工具 `conda` 或者直接从PyTorch官网下载安装包：
- 如果使用 conda：

       conda create -n pytorch_env torchvision cudatoolkit=12.4 -c pytorch
       conda activate pytorch_env
       pip install torch

-m pip install torch==<torch_version> torchvision==<torchvision_version> --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

   - 将 `<torch_version>` 和 `<torchvision_version>` 替换为需要的具体版本。