Linux PyTorch环境怎么配置

在Linux系统上配置PyTorch环境可以分为几个主要步骤，具体取决于你是否需要使用GPU支持。以下是详细的安装步骤：

1. 安装Anaconda（推荐）

• 更新系统包：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

• 安装Anaconda：

访问Anaconda官网，下载适用于Linux的Anaconda安装包。在终端中导航到下载目录，运行安装脚本：

bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

按照屏幕上的指示完成安装，并在 .bashrc 文件中添加Anaconda的路径。

2. 创建虚拟环境

conda create --name pytorch_env python=3.9

3. 激活虚拟环境

conda activate pytorch_env

4. 安装PyTorch

安装CPU版本

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

安装GPU版本（确保已安装CUDA和cuDNN）

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch -c nvidia

注意：请将 11.8 替换为你系统上安装的CUDA版本。

5. 验证安装

在Python解释器中运行以下代码：

import torch
print(torch.__version__)

检查CUDA是否可用：

print(torch.cuda.is_available())

如果输出为 True，则表示PyTorch已成功安装并可以使用GPU。

6. 使用清华镜像源加速安装（可选）

如果在安装过程中遇到网速慢的问题，可以配置清华镜像源来加速下载：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

7. 其他有用的操作

• 查看显卡信息：

nvidia-smi

• 查看系统信息：

lsb_release -a

• 查看系统位数：

file /bin/ls

• 查看当前可获取的Python库的版本：

pip list

• 更新指定版本的Python库：

pip install --upgrade package_name==version_number

• 卸载所有的安装包：

pip freeze > requirements.txt
pip uninstall -r requirements.txt -y