Centos系统中Pytorch的安装

港控/mmm° 2023-06-20 06:14 43阅读 0赞

##### 项目需要Pytorch框架，所以这里记录下他的安装配置过程。一些深度学习框架的安装一般需要适配CUDA版本，【这里需要说明GPU下有了CUDA这个粗GPU加速框架，可以不用cuDNN】，所以本文从CUDA->cuDNN->Pytorch逐一进行配置说明。 #####

###### 1 CUDA配置 ######

1.  检查自己的设备是否有Nvidia显卡，这个一般方式很多，可以自行查阅相关信息。
2.  如果硬件设备符合条件，那么就可以上Nvidia\_CUDA的官网[点击进入][Link 1]:进行查找自己适配的版本，下载【可能需要你注册信息，一般来讲填一个邮箱，或者使用微信、QQ登陆】
3.  具体的安装流程，参看官方文档[点击进入][Link 2]
4.  如果安装顺利，你可以直接使用 cat /usr/local/cuda/version.txt 该命令查看CUDA版本

###### 2 cuDNN配置 ######

1.  这个cuDNN框架是主要是针对神经网络的加速，网上有相关的测试，貌似使用该框架，会比正常使用CUDA要快几倍。所以想要加速运算，其实这个框架很有必要。
2.  进入官网下载相应的版本[点击进入][Link 3]【注意】：这里主要和CUDA版本对应。
3.  下载好后，直接进入安装手册[点击进入][Link 4]
4.  如果顺利，使用 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN\_MAJOR -A 2 命令可以得到一下信息.![在这里插入图片描述][20191208144010942.png]
5.  【这里需要注意，一般来讲Linux 环境下的配置需要进入 root 用户才能操作，不能然貌似执行不成功，这如果有人可以在非Root权限下安装，可以私信我，我也想学习！】

###### 3 Pytorch 安装和配置 ######

1.  有些时候，我们可能会直接去其官网查找对应得CUDA cuDNN 版本的 Pytorch 进行下载安装，如果你的网络支持，欢迎上官网[点击进入][Link 5]进行查找安装。
2.  如果您的网络也是下了一会儿就断了，您可以尝试在清华镜像资源上下载[点击进入][Link 6]
3.  下载后，可以直接进行 到对应的文件夹下 使用命令 ：conda install --offline pytorch-\*\*\*\*\*.tar.bz2 进行离线安装
4.  安装好 Pytorch 后，再离线进行下载对应的 torchvision ，还是在清华镜像资源上查找就行
5.  下载后，可以直接进行 到对应的文件夹下 使用命令 ：conda install --offline torchvision -\*\*\*\*\*.tar.bz2 进行离线安装
6.  这里需要补充一点，以上的安装方式其实少安装了一个 cudatoolkit 包，这个包，可以按照 conda install pytorch=0.4.1 cudatoolkit=9.2 【这里的 0.4.1为pytorch版本，cudatoolkit为cuda版本，均可以根据您的安装需求变化】不安装这个会出现 【CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version】这个错误，具体解决方式可以看我的博文解决方法。
7.  使用import torch 不报错就好了  
    ![在这里插入图片描述][20191208144912152.png]

###### 注意，如果以上步骤您觉得麻烦可以直接到 Pytorch 官网进行傻瓜式的点击图像化界面得到对应系统的安装语句，具体操作点击[进入][Link 7] 下拉直到那个下图位置直接可以得到安装Pytorch的语句。 ######

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
以上如果有问题，欢迎指正！

[Link 1]: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
[Link 2]: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
[Link 3]: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
[Link 4]: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html
[20191208144010942.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191208144010942.png
[Link 5]: https://anaconda.org/pytorch/pytorch/files?sort=basename&sort_order=desc&version=0.4.1&__cf_chl_jschl_tk__=9df00e49b09ff22e744167681237f440c3cb02ad-1575770300-0-AVe2bSv-1_dO-fBoY5V3UxVgpyMSmsKu5wPUUrXS9YvchtjZI-SMSqa1Qn2TS2dOyXhSDAEcxQiqKsWq7Zf56WxXALt0Vkxv2Dg7efgg_oDi0k0j8hNP2PbRjohQg48m8NOZqTCvV2DnWqZRoTuMMIyMtOvvn4KzStXnmOQsjyB5X14HwkuCIkSCHOCy87M4o0uAOba3nDCga7e8jd46y6Gh1Hr6ZRIdQBADKZ9uOeCTj1CSb1j_GoMWx87hvsvop9txTyUS0Wqbv5T_eqWIJbHhvsnJEYOxhsNjFUtShAo24MSeKpRVZm9bCVy-Qi9fqFSynHZP36UVqKMDMXa05i-RjZo2w35nMoPS2G5whLHjCqs-bsuM1wfyfp95Po3hkzrG1qjTyQu5StqNm654fFUt0o_-LSgx3vfYsvqXH-ju
[Link 6]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/?C=M&O=A
[20191208144912152.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191208144912152.png
[Link 7]: https://pytorch.org/resources/
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