如何在pytorch 上选择Intel MKL 库

在 PyTorch 中，可以通过安装 Intel Distribution of Python 来使用 Intel MKL 库。以下是在 PyTorch 中选择 Intel MKL 库的步骤：

1. 首先，需要安装 Intel Distribution of Python。可以在 Intel 的官网上下载并安装此 Python 发行版。

2. 安装 PyTorch。可以使用 pip 或者 conda 安装 PyTorch。

3. 设置 PyTorch 使用 Intel MKL 库。可以在 Python 脚本中添加以下代码：

import torch
torch.backends.mkl.enabled = True

此代码将启用 PyTorch 中的 Intel MKL 加速。

4. 运行 PyTorch 代码时，可以使用以下命令检查是否正在使用 Intel MKL 库：

import torch
print(torch.backends.mkl.is_available())

如果返回 True，则表示 PyTorch 正在使用 Intel MKL 库加速计算。

相关问题

- pytorch 0.4.0* -> cudatoolkit 9.* - pytorch 0.4.0* -> mkl >=2018

### 回答1：
pytorch 0.4.0版本与cudatoolkit 9兼容。cudatoolkit是一个用于深度学习和科学计算的加速库，它提供了与NVIDIA GPU一起使用的工具和库。pytorch 0.4.0版本要求使用cudatoolkit 9或更高版本来发挥最佳性能。

另外，pytorch 0.4.0版本也要求使用mkl（Math Kernel Library）的2018或更高版本。mkl是针对数值计算优化的数学函数库，它提供高性能的数学函数和线性代数运算，可以加速深度学习算法的计算过程。

通过将pytorch 0.4.0与cudatoolkit 9和mkl 2018或更高版本进行匹配，可以利用GPU加速深度学习任务，并且使用高性能的数学函数库来提高计算效率。这些更新和要求可以提供更好的训练和推断性能，使得深度学习的计算更加高效和快速。因此，在使用pytorch 0.4.0版本时，务必安装和配置正确的cudatoolkit和mkl版本以获得最佳的性能和功能。

### 回答2：
PyTorch 0.4.0版本要求的依赖为Cuda Toolkit 9及以上版本和MKL 2018及以上版本。

Cuda Toolkit是NVIDIA提供的用于支持GPU加速的工具集。PyTorch使用了Cuda来充分发挥GPU的计算能力，提高模型训练和推理的速度。因此，安装PyTorch 0.4.0版本时需要安装Cuda Toolkit 9及以上版本。

MKL（Math Kernel Library）是Intel提供的数学库，具有高性能的线性代数、FFT和随机数生成等功能。在PyTorch中，MKL用于加速模型的数值计算。版本2018及以上的MKL提供了更好的性能和稳定性。因此，安装PyTorch 0.4.0版本时需要安装MKL 2018及以上版本。

通过安装Cuda Toolkit和MKL，可以使PyTorch在GPU上充分利用并行计算和高效的数学库，提高模型的训练和推理速度。

### 回答3：
pytorch 0.4.0版本在安装时有两种依赖方式可以选择：cudatoolkit 9.* 和mkl >=2018。

首先，cudatoolkit是用于支持GPU加速的工具包，版本9.*表示使用任何9.x版本的cudatoolkit都可以。如果你希望在安装pytorch时开启GPU加速，需要先安装对应版本的cudatoolkit。

其次，mkl是Intel提供的数学库，可以提升计算效率。在安装pytorch时，通过指定mkl >=2018依赖，可以确保安装的pytorch版本能够充分利用mkl库的功能。

综上所述，当你安装pytorch 0.4.0*版本时，可以根据你的需求选择安装cudatoolkit 9.*或者mkl >=2018。如果你需要GPU加速，选择安装对应版本的cudatoolkit；如果你需要提升计算效率，安装最新版本的mkl库。

pytorch安装intelgpu

在PyTorch中安装支持Intel GPU（如Intel集成显卡或Xeon Phi等）需要一些额外步骤，因为默认情况下它们可能不会被自动检测到。以下是安装过程的一般指南：

1. **检查硬件**:
确保您的系统上已经安装了支持GPU计算的Intel软件包，比如Intel Math Kernel Library (MKL) 和 OpenVINO Toolkit（对于特定的深度学习任务）。

2. **安装CUDA for Intel GPUs**:
- 如果您的机器上没有CUDA，可以访问[Intel CUDA下载页面](https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/intel-cuda.html) 下载并安装对应版本的CUDA。

3. **更新pip**:
使用命令行运行 `pip install --upgrade pip` 来确保pip是最新的。

4. **安装PyTorch**:
由于Intel GPU的支持可能不是默认包含的，您需要明确指定CPU和Intel GPU版本：

   pip install torch torchvision cpuonly=True -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

或者

   pip install torch-nightly torchvision-nightly+cpu-only -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu11x/whl/torch_nightly.html

5. **确认安装**:
安装完成后，您可以尝试导入PyTorch并查看设备列表来验证是否成功安装了对Intel GPU的支持：

   import torch
   print(torch.cuda.device_count())

如果返回值大于0，那么就说明安装成功。