前言
经过调研,Ubuntu配置PyTorch环境有两种方法,一种是离线的方法,需要自己提前下载好版本对应好的cuda、pytorch安装包,另一种是官方conda命令自己下载相关的包和依赖关系,比较吃网速。笔者用第二种方法。在Ubuntu安装Anaconda3的基础上,笔者系统是Ubuntu16.04,用conda命令配置PyTorch环境,需要的环境是Python3.6,CUDA11.1,PyTorch1.8.2。
一、创建和激活虚拟环境
创建和激活虚拟环境的步骤在ubuntu装TensorFlow-GPU2.1.0里有详细记录,直接看第二步。这里直接记录操作步骤不再具体说明。
笔者创建一个新的Python为3.6的虚拟环境,环境名为py36_pt182。
conda create -n py36_pt182 python=3.6
接下来激活创建好的虚拟环境。
conda activate py36_pt182
二、装PyTorch1.8.2
在PyTorch官网寻找自己要的pytorch版本对应的安装命令。网页显示的是当前最新版本,笔者需要的1.8.2版本不是最新的,点击蓝色框里的按钮寻找历史版本。
笔者需要的v1.8.2conda安装命令如下红色框,在激活的虚拟环境命令行输入该conda命令。
过程稍微有点慢,看网速情况,若是网速不好中断了,再用该命令重新装,笔者运气好,一次安装成功,过程输入一个y。
安装成功,结果如下。
三、简单测试PyTorch
进入Python,简单输入两个print,测试pytorch是否安装完成。
Python
import torch
import torchvision
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.__version__)
至此,使用conda配置pytorch环境完成。