在Ubuntu上安裝PyTorch及其依賴項,可以按照以下步驟進行:
首先,確保你的系統包列表是最新的:
sudo apt update
安裝一些基本的構建工具和庫:
sudo apt install -y build-essential cmake git wget unzip yasm pkg-config libopenblas-dev liblapack-dev libjpeg-dev libpng-dev
如果你還沒有安裝Python和pip,可以使用以下命令安裝:
sudo apt install -y python3 python3-pip
如果你有NVIDIA GPU并且想使用GPU加速PyTorch,你需要安裝CUDA和cuDNN。以下是安裝CUDA的步驟:
訪問NVIDIA CUDA Toolkit下載頁面,選擇適合你系統的版本并下載。
假設你下載的是.deb
文件,可以使用以下命令安裝:
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<distro>/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt update
sudo apt install -y cuda
編輯~/.bashrc
文件,添加以下行:
export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
然后運行:
source ~/.bashrc
下載cuDNN庫(需要注冊NVIDIA開發者賬號),然后解壓并安裝:
tar -xzvf cudnn-<version>-linux-x64-v<version>.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*
你可以使用pip來安裝PyTorch。訪問PyTorch官方網站,選擇適合你系統的安裝命令。以下是一些常見的安裝命令示例:
pip3 install torch torchvision torchaudio
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
安裝完成后,你可以驗證PyTorch是否安裝成功:
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available()) # 如果安裝了GPU版本,應該返回True
通過以上步驟,你應該能夠在Ubuntu上成功安裝PyTorch及其依賴項。如果有任何問題,請參考PyTorch官方文檔或相關社區論壇尋求幫助。