Ubuntu中PyTorch依赖怎么安装

在Ubuntu系统中安装PyTorch及其依赖，可以按照以下步骤进行：

方法一：使用pip安装

1. 更新系统包列表

   sudo apt update
   

2. 安装必要的依赖项

   sudo apt install python3-pip python3-dev
   

3. 安装PyTorch PyTorch官方提供了多种安装方式，可以根据你的CUDA版本选择合适的命令。以下是一些常见的安装命令：

   • CPU版本

     pip3 install torch torchvision torchaudio
     

   • CUDA 11.3版本

     pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
     

   • CUDA 11.7版本

     pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
     

   • CUDA 12.0版本

     pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu120
     

   请根据你的GPU和CUDA版本选择合适的命令。

方法二：使用conda安装

如果你更喜欢使用Anaconda或Miniconda来管理Python环境和包，可以按照以下步骤进行：

1. 安装Anaconda或Miniconda

   • 下载并安装Anaconda或Miniconda：Anaconda下载页面 或 Miniconda下载页面

2. 创建新的conda环境

   conda create -n pytorch_env python=3.8
   

3. 激活环境

   conda activate pytorch_env
   

4. 安装PyTorch 同样，根据你的CUDA版本选择合适的命令：

   • CPU版本

     conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
     

   • CUDA 11.3版本

     conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
     

   • CUDA 11.7版本

     conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch
     

   • CUDA 12.0版本

     conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.0 -c pytorch
     

验证安装

安装完成后，可以通过以下命令验证PyTorch是否安装成功：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())  # 如果使用GPU版本，应该返回True

如果一切正常，你应该能够看到PyTorch的版本号以及GPU是否可用的信息。

希望这些步骤能帮助你在Ubuntu系统中成功安装PyTorch及其依赖！