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GPU版本PyTorch（CUDA 12.1）清華源快速安裝教程
摘要
本教程將為您提供在Windows、Mac和Linux系統(tǒng)上安裝和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）的詳細(xì)步驟。我們將使用清華大學(xué)開源軟件鏡像站作為軟件源以加快下載速度。在今天的學(xué)習(xí)中，您將學(xué)會如何在不同操作系統(tǒng)上輕松安裝和配置深度學(xué)習(xí)框架PyTorch，為您的AI項(xiàng)目做好準(zhǔn)備。
前言
PyTorch是一個流行的開源深度學(xué)習(xí)框架，由Facebook AI Research實(shí)驗(yàn)室開發(fā)和維護(hù)。它提供了廣泛的工具和函數(shù)，用于構(gòu)建和訓(xùn)練各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。GPU版本的PyTorch可以利用GPU的并行計算能力來加速訓(xùn)練過程，從而顯著提高深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練速度。
在本教程中，我們將分別介紹在Windows系統(tǒng)、Mac系統(tǒng)和Linux系統(tǒng)上安裝和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）。我們將使用清華大學(xué)開源軟件鏡像站作為軟件源，以便快速下載所需的軟件包。
1. 在Windows系統(tǒng)上安裝GPU版本PyTorch（CUDA 12.1）
步驟1：檢查GPU兼容性
首先，確保您的Windows計算機(jī)配備了兼容的NVIDIA GPU。訪問NVIDIA官方網(wǎng)站查找GPU的兼容性列表。
步驟2：安裝NVIDIA驅(qū)動程序
前往NVIDIA官方網(wǎng)站下載并安裝適用于您的GPU型號的最新驅(qū)動程序。
步驟3：安裝CUDA Toolkit
從NVIDIA官方網(wǎng)站下載并安裝與您的GPU兼容的CUDA Toolkit（版本12.1）。
步驟4：配置環(huán)境變量
將CUDA Toolkit的安裝路徑添加到系統(tǒng)環(huán)境變量中，以便PyTorch能夠正確找到CUDA。
步驟5：創(chuàng)建虛擬環(huán)境
使用Anaconda創(chuàng)建一個新的虛擬環(huán)境（如pytorch310），并激活它。
步驟6：設(shè)置清華源
在虛擬環(huán)境中，使用以下命令設(shè)置清華源以加速安裝過程：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
步驟7：安裝PyTorch
使用以下命令在Windows系統(tǒng)上安裝GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）：
pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
步驟8：驗(yàn)證安裝是否成功
在Python環(huán)境中運(yùn)行以下代碼來驗(yàn)證是否成功安裝了GPU版本的PyTorch：
import torch
print(torch.cuda.is_available())
如果輸出結(jié)果為True，則說明PyTorch成功使用了GPU加速，安裝完成。
2. 在Mac系統(tǒng)上安裝GPU版本PyTorch（CUDA 12.1）
步驟1：檢查GPU兼容性
確保您的Mac計算機(jī)搭載了支持Metal的GPU。訪問蘋果官方網(wǎng)站查找GPU的兼容性列表。
步驟2：安裝Xcode
從Mac App Store下載并安裝Xcode，它包含必要的開發(fā)工具和編譯器。
步驟3：安裝Homebrew
在終端中運(yùn)行安裝Homebrew的命令，以便之后安裝其他軟件。
步驟4：安裝CUDA Toolkit
使用Homebrew安裝與您的Mac GPU兼容的CUDA Toolkit（版本12.1）：
brew install --cask cuda@11.1
步驟5：創(chuàng)建虛擬環(huán)境
使用Anaconda創(chuàng)建一個新的虛擬環(huán)境（如pytorch310），并激活它。
步驟6：設(shè)置清華源
在虛擬環(huán)境中，使用以下命令設(shè)置清華源以加速安裝過程：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
步驟7：安裝PyTorch
使用以下命令在Mac系統(tǒng)上安裝GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）：
pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
步驟8：驗(yàn)證安裝是否成功
在Python環(huán)境中運(yùn)行以下代碼來驗(yàn)證是否成功安裝了GPU版本的PyTorch：
import torch
print(torch.cuda.is_available())
如果輸出結(jié)果為True，則說明PyTorch成功使用了GPU加速，安裝完成。
3. 在Linux系統(tǒng)上安裝GPU版本PyTorch（CUDA 12.1）
步驟1：檢查GPU兼容性
確保您的Linux計算機(jī)搭載了兼容的NVIDIA GPU。訪問NVIDIA官方網(wǎng)站查找GPU的兼容性列表。
步驟2：安裝NVIDIA驅(qū)動程序
根據(jù)您的Linux發(fā)行版，從NVIDIA官方網(wǎng)站或使用包管理器安裝適用于您的GPU型號的最新驅(qū)動程序。
步驟3：安裝CUDA Toolkit
使用以下命令在Linux系統(tǒng)上下載并安裝與您的GPU兼容的CUDA Toolkit（版本12.1）：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute
/cuda/11.1.1/local_installers/cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run
sudo sh cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run
步驟4：配置環(huán)境變量
將CUDA Toolkit的安裝路徑添加到系統(tǒng)環(huán)境變量中，以便PyTorch能夠正確找到CUDA。
步驟5：創(chuàng)建虛擬環(huán)境
使用Anaconda創(chuàng)建一個新的虛擬環(huán)境（如pytorch310），并激活它。
步驟6：設(shè)置清華源
在虛擬環(huán)境中，使用以下命令設(shè)置清華源以加速安裝過程：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
步驟7：安裝PyTorch
使用以下命令在Linux系統(tǒng)上安裝GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）：
pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
步驟8：驗(yàn)證安裝是否成功
在Python環(huán)境中運(yùn)行以下代碼來驗(yàn)證是否成功安裝了GPU版本的PyTorch：
import torch
print(torch.cuda.is_available())
如果輸出結(jié)果為True，則說明PyTorch成功使用了GPU加速，安裝完成。
今日學(xué)習(xí)總結(jié)
在本教程中，我們詳細(xì)介紹了在Windows、Mac和Linux系統(tǒng)上安裝和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）。您學(xué)會了檢查GPU兼容性、安裝NVIDIA驅(qū)動程序和CUDA Toolkit、設(shè)置環(huán)境變量以及使用清華源加速安裝過程。最后，您還驗(yàn)證了PyTorch是否成功使用了GPU加速。
通過學(xué)習(xí)本教程，您現(xiàn)在已經(jīng)掌握了在不同操作系統(tǒng)上安裝GPU版本PyTorch的方法，為深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的開發(fā)和研究做好了準(zhǔn)備。祝您在未來的學(xué)習(xí)和實(shí)踐中取得更多成果！如有任何問題或疑惑，請隨時留言，我們將樂意為您解答。感謝您的閱讀！
原創(chuàng)聲明
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作者： [ libin9iOak ]
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