1.Ubuntu16.04:在anaconda下安裝pytorch-gpu

轉自：Ubuntu16.04:在anaconda下安裝pytorch-gpu_莫等閑996的博客-CSDN博客

1 創建虛擬環境并進入

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

2 下載對應的安裝包和配件

方法一(推薦)：

conda install pytorch-gpu

conda install mkl

方法二：

到清華鏡像下載對應版本的pytorch包https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/

到下載好的目錄下安裝：

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

conda install mkl

3 檢驗

python

import torch

print(torch.cuda.is_available())
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版權聲明：本文為CSDN博主「莫等閑996」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_41874879/article/details/107984378

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2.pytorch gpu不可用 原因核查

轉自：pytorch gpu不可用 原因核查_yuuzhao的博客-CSDN博客_pytorch無法調用gpu

首先檢查pytorch cuda 顯卡驅動 之間的對應關系

查看pytorch對應的cuda版本

打開終端輸入：python

輸入命令：import torch

再輸入：print(torch.version.cuda)

查看pytorch 版本
print(torch.__version__)?
?

查看 cuda 是否安裝成功

顯示 torch 安裝成功，但 pytorch 對應的cuda版本未安裝成功

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數量；

torch.cuda.get_device_name(0)
返回gpu名字，設備索引默認從0開始；

torch.cuda.current_device()
返回當前設備索引；
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CUDA的版本一定要和CUDNN的版本對應，必須是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版本為： 7.6.5

查看顯卡驅動版本

查看GPU型號

lspci | grep -i nvidia
1
查看NVIDIA驅動版本

sudo dpkg --list | grep nvidia-*
1
或者

cat /proc/driver/nvidia/version
1

CUDA 與 顯卡驅動的對應關系核對圖

顯卡驅動與cuda 沒問題！

CUDA 與Cudnn 版本核對圖

???????

?

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

目前官網上沒有提供cuda10.2對應的cudnn版本，不過本系統下載的是7.6.5,應該是匹配了cuda10.2版本的

cuda 與cudnn 版本一致。

都檢查一遍之后 ，發現 是裝錯pytorch 版本了， 裝的是 CPU版本的

# 進入虛擬環境
conda activite pytorch-env

#查看torchvision 版本
conda list torchvision

# 進入python 環境
python

#
import torch
torch.__version__
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所以！！

重新 安裝 gpu 版本的 pytorch 即可！！

附件：

如何查看 pytorch - cuda - cudnn - python - nvidia 之間的對應關系：

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

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pytorch gpu版
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win10 pytorch 安裝包（百度網盤鏈接） 內含： 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 安裝后gpu不可用問題
星月夜話
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本記錄使用的軟件版本截圖： 一、關鍵問題 1、cuda版本 cuda 使用 2、NVIDA控制面板查看本機顯卡驅動版本 二、注意事項 CUDA版本選擇 不能選擇None ，none表示不使用GPU ***** 由于開始使用的是ancaonda安裝的pytorch , 導致 pycharm中 torch.cuda.is_available() ...
?

?
Defsign3r:。。各種版本都對應得上，沒想到啊沒想到26 天前回復
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版權聲明：本文為CSDN博主「zhaoyuyu_nudt」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/yinxian9019/article/details/106763892

總結

以上是生活随笔為你收集整理的cuda gpu相关汇总的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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