python在linux安裝pytorch流程

在 Linux 上安裝 PyTorch 的過程分為幾個步驟，具體取決于你使用的操作系統版本和包管理器。以下是一個通用的指南：

1. 更新系統包

首先，確保你的系統包是最新的。

sudo apt update
sudo apt upgrade

2. 安裝依賴

PyTorch 需要一些依賴庫，包括 CUDA 和 cuDNN。你需要先安裝這些依賴。

安裝 CUDA 工具包

根據你的 GPU 型號，從 NVIDIA 官方網站下載并安裝相應版本的 CUDA 工具包。安裝完成后，配置環境變量。

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

安裝 cuDNN

下載并安裝與你的 CUDA 版本匹配的 cuDNN 庫。解壓后，配置環境變量。

tar -xzvf cudnn-10.X.X.X-linux-x64.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3. 安裝 Python 和 pip

確保你已經安裝了 Python 和 pip。如果沒有安裝，可以使用以下命令安裝：

sudo apt install python3 python3-pip

4. 安裝 PyTorch

根據你的 CPU 或 GPU 配置，使用 pip 安裝 PyTorch。

安裝 CPU 版本

pip3 install torch torchvision torchaudio

安裝 GPU 版本

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

請將 cu113 替換為你安裝的 CUDA 版本號。

5. 驗證安裝

安裝完成后，可以驗證 PyTorch 是否安裝成功。

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

如果輸出顯示 PyTorch 的版本號，說明安裝成功。

6. 配置環境變量（可選）

為了方便使用 PyTorch，你可以將其添加到你的 .bashrc 或 .zshrc 文件中。

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

這樣，你就可以在任何終端會話中使用 PyTorch 了。

希望這個指南對你有所幫助！如果有任何問題，請隨時提問。