在Linux系統上部署PyTorch時，有幾個關鍵要點需要注意，以確保安裝過程順利進行并避免潛在的問題。以下是詳細的步驟和注意事項：
安裝要點
- 操作系統選擇：推薦使用Ubuntu 18.04或更高版本，因為它們對CUDA的支持更好。
- Anaconda3安裝：建議先安裝Anaconda3，因為它提供了方便的環境管理和包管理功能。
- 虛擬環境：創建一個虛擬環境可以隔離項目依賴，避免版本沖突。推薦使用conda創建虛擬環境。
- PyTorch版本選擇：根據你的需求選擇CPU或GPU版本。如果使用GPU，確保系統已安裝相應版本的CUDA和cuDNN。
- 驗證安裝：通過運行Python代碼驗證PyTorch是否成功安裝。
- 依賴庫：安裝PyTorch需要一些依賴庫，如CUDA、cuDNN等。確保你的系統已經安裝了這些依賴，或者根據你的需求選擇CPU版本。
- 鏡像源：為了提高下載速度，可以添加國內的鏡像源，如清華大學的鏡像源。
常見問題及解決方法
- 權限問題：如果在安裝過程中遇到權限問題，可以使用
sudo命令。
- 鏡像源超時：默認使用國外鏡像時可能會遇到超時問題，可以更換國內的鏡像源，如清華大學的鏡像源。
- CUDA驅動和PyTorch版本不匹配：如果
torch.cuda.is_available()返回False，可能是CUDA驅動版本與PyTorch版本不匹配。建議選擇與顯卡驅動兼容的PyTorch版本。
通過遵循上述要點和步驟，你應該能夠在Linux系統上成功安裝PyTorch，并開始你的深度學習項目。如果在安裝過程中遇到問題，建議查看PyTorch的官方文檔或在相關社區尋求幫助。
