ubuntu cuda10.2对应的pytorch安装
时间: 2023-11-05 09:50:00 浏览: 192
根据引用中的信息,您可以通过在终端中输入指令`cat /usr/local/cuda/version.txt`来查看您的CUDA版本。而对于Ubuntu上的CUDA 10.2,您可以通过以下步骤安装与之对应的PyTorch版本:
1. 首先,确保已经安装了Anaconda3。您可以参考引用中的安装教程进行下载和安装。
2. 打开终端,输入以下指令添加PyTorch安装源:
```
conda config --add channels pytorch
conda config --set channel_priority strict
```
3. 然后,使用conda创建一个新的虚拟环境,并激活该环境:
```
conda create -n myenv
conda activate myenv
```
4. 接下来,输入以下指令安装PyTorch和相应的CUDA版本:
```
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
```
5. 安装完成后,您就可以在虚拟环境中使用CUDA 10.2对应的PyTorch了。
请注意,以上步骤是基于您的系统已经正确安装了CUDA 10.2的前提下。如果您的系统尚未安装CUDA 10.2,请先按照CUDA官方文档的指引进行安装。
相关问题
ubuntu安装gpu版pytorch,对应cuda12.4
要在Ubuntu系统上安装GPU版本的PyTorch,对应CUDA 12.4,你需要遵循以下步骤:
1. **更新系统**:
```sh
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
```
2. **安装必要的依赖**:
```sh
sudo apt install -y software-properties-common curl git libffi-dev python3-dev build-essential cmake libssl-dev libcurl4-openssl-dev pkg-config
```
3. **添加CUDA PPA** (Personal Package Archive):
```
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
```
然后更新软件源:
```sh
sudo apt-get update
```
4. **安装CUDA 12.4**:
找到CUDA 12.4的官方下载链接(注意选择适用于Ubuntu的版本),然后运行相应的.deb文件进行安装。例如:
```sh
sudo dpkg -ubuntu_<architecture>.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu/<version>/<architecture>/x86_64/
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda=12.4
```
5. **安装cuDNN**:
```sh
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
wget https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive/v7.6.5.32-1_cuda10.2_caffe2-prod -O cuDNN-v7.6.5.32-1_cuda10.2-cuda12.4-linux-x64.tgz
tar xzf cuDNN-v7.6.5.32-1_cuda10.2-cuda12.4-linux-x64.tgz
sudo cp -r cuda/include/* /usr/local/include/
sudo cp -r cuda/lib64/* /usr/local/lib/
```
6. **安装Python 3.7+(如果未安装)**:
```sh
sudo apt-get install python3.7
```
7. **安装PyTorch**:
```sh
pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu only
```
如果上述命令没有找到对应的CUDA 12.4版本,可以尝试手动指定:
```sh
pip3 install torch==1.9.0+cu124 torchvision==0.10.0+cu124 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu124/torch_stable.html
```
8. **验证安装**:
```sh
python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
```
ubuntu20.04安装conda24.9.2,python==3.7pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
在Ubuntu 20.04上安装特定版本的Python、PyTorch及其相关的torchvision、torchaudio以及cuDNN,你需要首先确保已经按照前面的方式安装了Miniconda。接下来,你将在一个新环境中安装这些库,包括CUDA 10.2的支持。这里是详细的步骤:
1. **激活conda环境**:
如果你还没有创建过环境,可以按照前面提到的方法创建一个名为`pytorch_env`的新环境,指定Python 3.7:
```sh
conda create -n pytorch_env python=3.7
source activate pytorch_env
```
2. **安装相关库**:
使用conda安装指定版本的PyTorch、torchvision、torchaudio和cuDNN(如果尚未安装CuDNN,需要单独下载cuDNN库并将其放置在正确的路径,通常在`/usr/local/cuda`目录下):
```sh
conda install pytorch=1.7.1 torchvision=0.8.2 torchaudio=0.7.2 -c pytorch
```
如果你需要特定版本的cuDNN,可以添加`-c conda-forge cudnn=10.2`,这里假设你已经将cuDNN库添加到了环境变量中。
3. **检查安装状态**:
完成安装后,可以使用`conda list`来查看所有安装的库及它们的版本:
```sh
conda list
```
4. **验证PyTorch和cuda**:
测试一下安装是否成功,比如执行一个简单的PyTorch例子:
```sh
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"
```
5. **遇到问题**:
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