PyTorch：安装和配置
Posted -柚子皮-
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了PyTorch：安装和配置相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
安装
pip安装
pip3 install torch torchvision
macos还需要安装
brew install libomp
否则出错：ImportError: dlopen(/...torch/_C.cpython-36m-darwin.so, 9): Library not loaded: /usr/local/opt/libomp/lib/libomp.dylib
Referenced from: .../torch/lib/libshm.dylib Reason: image not found
安装固定cuda版本对应的pytorch
pip install torch==1.7.1+cu92 torchvision==0.8.2+cu92 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
其它cuda版本对应的pytorch版本查询[https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html]
如cuda=9.0版本时，支持的最高pytorch版本可能就是1.1.0了：cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl。
[INSTALL PYTORCH][INSTALLING PREVIOUS VERSIONS OF PYTORCH]
显卡驱动版本-cuda版本-pytorch版本需要一一对应，否则torch.cuda.is_available()=False。
显卡驱动版本查询
$nvidia-smi #Driver Version: 384.81
Mon Jan 11 14:51:48 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.81 Driver Version: 384.81 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla P100-PCIE... On | 00000000:04:00.0 Off | 0 |
| N/A 33C P0 25W / 250W | 0MiB / 16276MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 Tesla P100-PCIE... On | 00000000:81:00.0 Off | 0 |
| N/A 28C P0 25W / 250W | 0MiB / 16276MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+
cuda(toolkit)版本查询
nvcc --version或nvcc -V，如果 nvcc 没有安装，那么用
$cat /usr/local/cuda/version.txt
CUDA Version 9.0.176
查看pytorch对应cuda的版本
import torch
print(torch.version.cuda)
查看 cuDNN 版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
如果没有，那么可能没有安装 cuDNN。
Note: NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。
驱动版本和cuda(toolkit)版本对应关系
| CUDA Toolkit | Linux x86_64 Driver Version | Windows x86_64 Driver Version |
|---|---|---|
| CUDA 11.2.0 GA | >=460.27.04 | >=460.89 |
| CUDA 11.1.1 Update 1 | >=455.32 | >=456.81 |
| CUDA 11.1 GA | >=455.23 | >=456.38 |
| CUDA 11.0.3 Update 1 | >= 450.51.06 | >= 451.82 |
| CUDA 11.0.2 GA | >= 450.51.05 | >= 451.48 |
| CUDA 11.0.1 RC | >= 450.36.06 | >= 451.22 |
| CUDA 10.2.89 | >= 440.33 | >= 441.22 |
| CUDA 10.1 (10.1.105 general release, and updates) | >= 418.39 | >= 418.96 |
| CUDA 10.0.130 | >= 410.48 | >= 411.31 |
| CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1) | >= 396.37 | >= 398.26 |
| CUDA 9.2 (9.2.88) | >= 396.26 | >= 397.44 |
| CUDA 9.1 (9.1.85) | >= 390.46 | >= 391.29 |
| CUDA 9.0 (9.0.76) | >= 384.81 | >= 385.54 |
| CUDA 8.0 (8.0.61 GA2) | >= 375.26 | >= 376.51 |
| CUDA 8.0 (8.0.44) | >= 367.48 | >= 369.30 |
| CUDA 7.5 (7.5.16) | >= 352.31 | >= 353.66 |
| CUDA 7.0 (7.0.28) | >= 346.46 | >= 347.62 |
[官方对照表][nvidia显卡，驱动以及cuda版本对应查询]
[pytorch版本，cuda版本，系统cuda版本查询和对应关系]
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以上是关于PyTorch：安装和配置的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章