python3.8 ubuntu cuda11.1 安装 pytorch

好的，下面是在 Ubuntu 系统上安装 PyTorch 的步骤：

1. 确认您的系统已经安装了 CUDA 11.1，并且您的显卡支持 CUDA。

2. 确认您已经安装了 Python 3.8，并且已经安装了 pip。

3. 打开终端，输入以下命令来安装 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

4. 等待安装完成。

5. 可以通过以下命令测试 PyTorch 是否安装成功：

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

如果成功安装，将会输出 PyTorch 的版本号。

相关问题

我的环境是：PyTorch 1.8.1，Python 3.8(ubuntu18.04)，Cuda 11.1如何配置相应版本的torch和torchvision

在您的环境中，要安装PyTorch 1.8.1和其对应的 torchvision 版本，您需要遵循以下步骤：

1. **更新pip**:
首先，确保您的 `pip` 已经是最新的。打开终端并运行：

   pip install --upgrade pip

2. **安装CUDA和cuDNN**:
因为您有CUDA 11.1，所以需要安装对应的cuDNN库。从NVIDIA官网下载cuDNN对应版本（https://developer.nvidia.com/cudnn），按照官方指南进行安装。

3. **安装PyTorch**:
使用以下命令安装特定版本的PyTorch，记得将 `<version>` 替换为1.8.1的实际版本号：

   pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这里`+cu111`表示兼容CUDA 11.1，`-f`指定了PyTorch仓库源。

4. **检查安装**:
安装完成后，您可以输入以下代码来确认安装是否成功，并查看GPU版本信息：

   import torch
   print(torch.__version__)
   print(torch.cuda.is_available())

5. **验证torchvision**:
为了确认torchvision也安装好了，可以导入并打印一下：

   from torchvision import datasets, transforms
   print(transforms.__file__)

linux下cuda11.4安装pytorch

在Linux上安装CUDA 11.4和PyTorch可以按照以下步骤操作：

1. 首先，安装NVIDIA驱动程序并验证安装是否成功：

sudo apt-get update
sudo ubuntu-drivers devices
sudo apt-get install nvidia-driver-xxx (xxx为安装的驱动版本号）

然后，通过以下命令验证驱动程序是否正确安装：

nvidia-smi

2. 下载和安装CUDA 11.4：

下载CUDA Toolkit 11.4并安装：

sudo sh <download_path>/cuda_11.4.0_xxx.run

在安装期间，请根据提示进行选择。

3. 安装cuDNN 8.2.2：
cuDNN是加速深度学习的重要库之一，需要与安装CUDA的版本匹配。

下载并解压cuDNN 8.2.2文件。然后，运行以下命令安装：

sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4. 安装Anaconda或Miniconda：

下载并安装Anaconda或Miniconda。

5. 创建conda虚拟环境：

conda create --name pytorch_env python=3.8

6. 激活虚拟环境：

conda activate pytorch_env

7. 安装PyTorch：

在conda环境中使用以下命令安装pytorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

安装完成后，在conda环境中使用python命令启动Python解释器，然后导入PyTorch准备进行编程和测试。

参考链接:
https://learnopencv.com/installing-pytorch-with-cuda-on-ubuntu-with-anaconda/