1.Ubuntu16.04:在anaconda下安装pytorch-gpu

转自：Ubuntu16.04:在anaconda下安装pytorch-gpu_莫等闲996的博客-CSDN博客

1 创建虚拟环境并进入

conda create -n pytorch-gpu python=3.6
conda activate pytorch-gpu

2 下载对应的安装包和配件

方法一(推荐)：

conda install pytorch-gpu

conda install mkl

方法二：

到清华镜像下载对应版本的pytorch包https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/

到下载好的目录下安装：

cd ~/Downloads/
conda install --offline pytorch-1.0.1-py3.6_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_0.tar.bz2

conda install mkl

3 检验

python

import torch

print(torch.cuda.is_available())
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版权声明：本文为CSDN博主「莫等闲996」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_41874879/article/details/107984378

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2.pytorch gpu不可用 原因核查

转自：pytorch gpu不可用 原因核查_yuuzhao的博客-CSDN博客_pytorch无法调用gpu

首先检查pytorch cuda 显卡驱动 之间的对应关系

查看pytorch对应的cuda版本

打开终端输入：python

输入命令：import torch

再输入：print(torch.version.cuda)

查看pytorch 版本
print(torch.__version__) 
 

查看 cuda 是否安装成功

显示 torch 安装成功，但 pytorch 对应的cuda版本未安装成功

查看cuda 版本

cat /usr/local/cuda/version.txt
1

查看是否能使用GPU

import torch
print(torch.cuda.is_available())
1
2

torch.cuda.is_available()
cuda是否可用；

torch.cuda.device_count()
返回gpu数量；

torch.cuda.get_device_name(0)
返回gpu名字，设备索引默认从0开始；

torch.cuda.current_device()
返回当前设备索引；
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CUDA的版本一定要和CUDNN的版本对应，必须是CUDNN支持的版本！

查看Cudnn版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
1

Cudnn版本为： 7.6.5

查看显卡驱动版本

查看GPU型号

lspci | grep -i nvidia
1
查看NVIDIA驱动版本

sudo dpkg --list | grep nvidia-*
1
或者

cat /proc/driver/nvidia/version
1

CUDA 与 显卡驱动的对应关系核对图

显卡驱动与cuda 没问题！

CUDA 与Cudnn 版本核对图

​​​​​​​

 

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

目前官网上没有提供cuda10.2对应的cudnn版本，不过本系统下载的是7.6.5,应该是匹配了cuda10.2版本的

cuda 与cudnn 版本一致。

都检查一遍之后 ，发现 是装错pytorch 版本了， 装的是 CPU版本的

# 进入虚拟环境
conda activite pytorch-env

#查看torchvision 版本
conda list torchvision

# 进入python 环境
python

#
import torch
torch.__version__
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所以！！

重新 安装 gpu 版本的 pytorch 即可！！

附件：

如何查看 pytorch - cuda - cudnn - python - nvidia 之间的对应关系：

https://blog.csdn.net/yinxian9019/article/details/106782315

zhaoyuyu_nudt
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pytorch gpu版
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win10 pytorch 安装包（百度网盘链接） 内含： torch-1.7.1+cu110-cp38-cp38-win_amd64.whl torchaudio-0.7.2-cp38-none-win_amd64.whl torchvision-0.8.2+cu110-cp38-cp38-win_amd64.whl
windows下 anaconda + cuda + pytorch 安装后gpu不可用问题
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本记录使用的软件版本截图： 一、关键问题 1、cuda版本 cuda 使用 2、NVIDA控制面板查看本机显卡驱动版本 二、注意事项 CUDA版本选择 不能选择None ，none表示不使用GPU ***** 由于开始使用的是ancaonda安装的pytorch , 导致 pycharm中 torch.cuda.is_available() ...
 

 
Defsign3r:。。各种版本都对应得上，没想到啊没想到26 天前回复
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