pytorch各种版本最简单安装,不用自己安装cuda cudnn
pytorch各种版本 pip 安装命令 查看官网
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

conda +pytorch 安装
1、安装conda,
2、创建并并激活虚拟环境
- conda create -n pytorch_1.7 python=3.7
- conda activate pytorch_1.7
3、虚拟环境中 pip 安装想要的版本 不用先把cuda cudnn 先安装了,如下会自动安装好3.1 pip 命令安装(有时候下载超时不行用3.2离线安装方式)复制pip 命令pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html4、查看pytorch 版本和对应cuda cudnn 版本是不是正确
python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())
docker + paddle + pytorch
注意 paddle 和 pytorch cuda版本支持一致
1、paddle 官网下载 打包好的镜像
https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html

2、安装流程
Paddle docker 2.3.2官网镜像容器安装(最新的按照官方命令替换)
(1)下载镜像:
nvidia-docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.3.2-gpu-cuda11.2-cudnn8.2-trt8.0
(2)建立容器
- nvidia-docker run -it --name paddle_2.3.2 --gpus all --shm-size 32g -v /home/syy:/home/syy paddlepaddle/paddle:2.3.2-gpu-cuda11.2-cudnn8 /bin/bash
(3)进入容器
docker exec -it paddle_2.3.2 /bin/bash
(4)安装pytorch (找cuda 11.2的包 pip,)
pytorch 官网没有cuda11.2的包,所以不能安装,官方有cuda11.3 11.6,所以想兼容到一个环境上述paddle 要下载 cuda11.6的镜像
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