PyTorch Linux環(huán)境配置步驟

在linux系統(tǒng)上搭建pytorch開(kāi)發(fā)環(huán)境一般需要遵循以下流程：

1. 檢查并安裝python與pip

首先確認(rèn)系統(tǒng)內(nèi)是否存在Python和pip。運(yùn)行如下指令查看狀態(tài)：

python3 --version pip3 --version

如未安裝，可執(zhí)行以下命令完成安裝：

針對(duì)debian系（例如ubuntu）：

sudo apt update sudo apt install python3 python3-pip

面向RPM系（比如centos）：

sudo yum install python3 python3-pip

2. 建立虛擬環(huán)境（推薦但非強(qiáng)制）

為避免不同項(xiàng)目的依賴(lài)沖突，建議構(gòu)建獨(dú)立的虛擬環(huán)境。采用以下命令生成并啟動(dòng)虛擬環(huán)境：

python3 -m venv pytorch_env source pytorch_env/bin/activate

3. 安裝PyTorch

依據(jù)系統(tǒng)硬件（CPU或GPU）及CUDA版本選用合適的安裝方法：

利用pip安裝

• CPU專(zhuān)用版：

pip3 install torch torchvision torchaudio

• GPU兼容版（需預(yù)先配置好CUDA與cuDNN）：

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

請(qǐng)將cu118替換成實(shí)際安裝的CUDA版本號(hào)。

運(yùn)用conda安裝（推薦）

若使用Anaconda或Miniconda，借助conda工具安裝PyTorch更為便捷。

• CPU版本：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

• GPU版本（需確保CUDA與cuDNN已正確安裝）：

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

請(qǐng)將11.8替換為所用CUDA的具體版本號(hào)。

4. 核實(shí)安裝情況

完成安裝后，可通過(guò)以下命令檢測(cè)PyTorch是否正常安裝：

python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"

若顯示了PyTorch的版本號(hào)，則表明安裝無(wú)誤。

5. 調(diào)整CUDA設(shè)置（適用于GPU用戶(hù)）

若要啟用GPU加速功能，須保證CUDA與cuDNN已妥善安裝，并設(shè)定相應(yīng)的環(huán)境變量。具體操作可參照NVIDIA官方指南。

6. ide配置（可選項(xiàng)）

若采用IDE（如pycharm、vscode等），可進(jìn)一步調(diào)整使其支持指定的虛擬環(huán)境。

• PyCharm：進(jìn)入“Project Interpreter”設(shè)置，點(diǎn)擊“Add Interpreter”，隨后挑選剛創(chuàng)建的虛擬環(huán)境的解釋器路徑。
• VSCode：按下Ctrl+Shift+P打開(kāi)命令面板，搜索“Python: select Interpreter”，接著選定虛擬環(huán)境對(duì)應(yīng)的解釋器路徑。

依照上述步驟，你應(yīng)該可以在Linux環(huán)境下順利搭建PyTorch環(huán)境并著手開(kāi)展深度學(xué)習(xí)任務(wù)。如遇難題，可查閱PyTorch官方文檔尋求幫助。