在conda环境下,安装Pytorch和CUDA
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系统 : Ubuntu20.04
-
显卡:NVIDIA GTX1650
显卡驱动已经装好(命令nvidia-smi查看显卡配置)
(主要看一下第一行的参数,最大支持的CUDA版本为12.4 )

-
Aanconda 版本(安装指南)(似乎没什么影响)

目录
- 安装步骤
- Step1:更换 conda、pip、yum 国内源(十分必要)(换过的可以跳过)
- Step2:新建一个conda虚拟环境
- Step3:安装pytorch 和相关内容
- Step3.1 生成方法:
- Step3.2 复制`Run this Command`的命令,并在终端中执行即可。
- Step3.3 执行完成后使用conda list就可以看到下载的所有包了。
- Step3.4 判断是否安装成功
安装步骤
Step1:更换 conda、pip、yum 国内源(十分必要)(换过的可以跳过)
不换源国内下载速度奇慢。
# conda ustc源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes
# pip ustc源
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
# yum 国内源 (ubuntu环境 不需要执行下面的命令)
mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo_bak
wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
yum makecache
yum -y update
使用命令conda config --show-sources查看配置的所有源

在之后使用的过程中,如果使用pip等命令网速很慢,检查命令中有没有-c 或-c pytorch出现,如果有的话就删掉,因为这是让去官网下载。
Step2:新建一个conda虚拟环境
- 创建自己的虚拟环境,执行:
conda create -n env_test python=3.9 # 创建一个名为 env_test ,python版本为 3.9 虚拟环境
过程中全部选择执行 y 即可!(这里只用设置python版本,这里的python版本和本机的python版本无关,想设置什么版本都可以。其他东西进入环境后再配置)
- 进入自己的虚拟环境,执行:
cconda activate env_test # env_test 为自己创建的环境名字
下图是进入了一个名为env_test的conda环境

Step3:安装pytorch 和相关内容
PyTorch官网有自动生成安装命令的功能,直接用这个功能即可。
点这里进入页面(下载慢等一下)
Step3.1 生成方法:
PyTorch Build 选择 Stable(即稳定版)
Your OS 选择 Linux
Package 选择 Pip (建议使用pip安装)
Language 选择 Python
Compute Platform 选择 CUDA 12.4 (这里的CUDA版本要小于等于文章开头查到的CUDA版本)
即选择如下图。
注意:若命令中含有-c pytorch,注意要去掉-c pytorch,这个是指定下载的channel,后面是指定从官网下载,非常慢。
Step3.2 复制Run this Command的命令,并在终端中执行即可。
Step3.3 执行完成后使用conda list就可以看到下载的所有包了。
如下图:

Step3.4 判断是否安装成功
在命令行输入python,回车
输入import torch,回车,没有报错说明pytorch安装成功
输入torch.cuda.is_available(),回车,返回true表示可以使用GPU
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)
关于torch.cuda.is_available() 返回False 详细说明及解决
now:我的显卡驱动掉了(笑哭),返回了False,怎么解决?重装一下?大家有什么建议不?
欢迎评论区留言,感谢。

参考博客:
- https://blog.csdn.net/weixin_44179120/article/details/125844391
- linux安装anaconda及配置pytorch环境
- Anaconda虚拟环境中安装torch + cuda + cuDNN
- PyTorch中torch、torchvision、torchaudio、torchtext版本对应关系
- 一文讲清楚CUDA、CUDA toolkit、CUDNN、NVCC关系
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