Debian系統中PyTorch安裝步驟

Debian系統中PyTorch安裝步驟

1. 更新系統包

首先，確保Debian系統處于最新狀態，避免因包版本沖突導致安裝失?。?/p>

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

2. 安裝Python環境與pip

PyTorch依賴Python 3.6及以上版本，需安裝Python3及pip（Python包管理工具）：

sudo apt install python3 python3-pip -y

3. （可選）創建虛擬環境

為隔離項目依賴，避免與系統Python環境沖突，建議使用venv創建虛擬環境：

python3 -m venv pytorch_env  # 創建名為"pytorch_env"的虛擬環境
source pytorch_env/bin/activate  # 激活虛擬環境（激活后終端提示符會顯示環境名）

4. 安裝PyTorch

PyTorch提供CPU版本（無GPU加速）和GPU版本（需NVIDIA顯卡+CUDA支持），需根據硬件配置選擇：

① CPU版本安裝（無GPU）

直接通過pip安裝PyTorch核心包（torch、torchvision、torchaudio）：

pip install torch torchvision torchaudio

此版本無需額外配置CUDA，適用于普通CPU計算場景。

② GPU版本安裝（需NVIDIA顯卡）

需先確認顯卡型號及已安裝的CUDA版本（可通過nvidia-smi命令查看CUDA版本），再選擇對應PyTorch安裝命令。例如：

• 若CUDA版本為11.7，使用以下命令：

  pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
  

• 若CUDA版本為12.0，使用以下命令：

  pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu120
  

  注：PyTorch官網會定期更新支持的CUDA版本，建議安裝前訪問PyTorch官方安裝頁面獲取最新命令。

5. （可選）使用conda安裝（替代方案）

若已安裝Miniconda/Anaconda，可通過conda更便捷地管理PyTorch及CUDA工具包：

# 安裝Miniconda（若未安裝）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh  # 按提示完成安裝

# 創建conda環境（Python 3.9版本）
conda create -n pytorch_env python=3.9 -y
conda activate pytorch_env  # 激活環境

# 安裝PyTorch（以CUDA 11.7為例）
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch

conda會自動處理CUDA工具包的依賴關系，適合新手快速部署。

6. 驗證安裝

安裝完成后，通過Python腳本驗證PyTorch是否安裝成功及CUDA是否可用：

python3 -c "
import torch
print('PyTorch版本:', torch.__version__)
print('CUDA是否可用:', torch.cuda.is_available())  # 若為True則表示GPU加速可用
"

若輸出顯示PyTorch版本號且torch.cuda.is_available()返回True（GPU版本），則說明安裝成功。

注意事項

• CUDA驅動要求：GPU版本需提前安裝NVIDIA官方驅動（版本≥450），可通過nvidia-smi命令檢查驅動版本；
• 依賴項問題：若安裝過程中出現依賴錯誤，可嘗試升級pip（pip install --upgrade pip）或手動安裝缺失的依賴（如libopenblas-dev、liblapack-dev等）；
• 環境管理：建議始終在虛擬環境中安裝PyTorch，避免污染系統Python環境。