PyTorchLinux安装配置全攻略

在文章实战开发的过程中，我们经常会遇到一些这样那样的问题，然后要卡好半天，等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《PyTorch Linux安装教程与配置指南》，聊聊，希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

在Linux系统上搭建PyTorch开发环境一般需要遵循以下流程：

1. 检查并安装Python与pip

首先确认系统内是否存在Python和pip。运行如下指令查看状态：

<code>python3 --version
pip3 --version</code>

如未安装，可执行以下命令完成安装：

针对Debian系（例如Ubuntu）：

<code>sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip</code>

面向RPM系（比如CentOS）：

<code>sudo yum install python3 python3-pip</code>

2. 建立虚拟环境（推荐但非强制）

为避免不同项目的依赖冲突，建议构建独立的虚拟环境。采用以下命令生成并启动虚拟环境：

<code>python3 -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate</code>

3. 安装PyTorch

依据系统硬件（CPU或GPU）及CUDA版本选用合适的安装方法：

利用pip安装

• CPU专用版：

<code>pip3 install torch torchvision torchaudio</code>

• GPU兼容版（需预先配置好CUDA与cuDNN）：

<code>pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118</code>

请将cu118替换成实际安装的CUDA版本号。

运用conda安装（推荐）

若使用Anaconda或Miniconda，借助conda工具安装PyTorch更为便捷。

• CPU版本：

<code>conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch</code>

• GPU版本（需确保CUDA与cuDNN已正确安装）：

<code>conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch -c nvidia</code>

请将11.8替换为所用CUDA的具体版本号。

4. 核实安装情况

完成安装后，可通过以下命令检测PyTorch是否正常安装：

<code>python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"</code>

若显示了PyTorch的版本号，则表明安装无误。

5. 调整CUDA设置（适用于GPU用户）

若要启用GPU加速功能，须保证CUDA与cuDNN已妥善安装，并设定相应的环境变量。具体操作可参照NVIDIA官方指南。

6. IDE配置（可选项）

若采用IDE（如PyCharm、VSCode等），可进一步调整使其支持指定的虚拟环境。

• PyCharm：进入“Project Interpreter”设置，点击“Add Interpreter”，随后挑选刚创建的虚拟环境的解释器路径。
• VSCode：按下Ctrl+Shift+P打开命令面板，搜索“Python: Select Interpreter”，接着选定虚拟环境对应的解释器路径。

依照上述步骤，你应该可以在Linux环境下顺利搭建PyTorch环境并着手开展深度学习任务。如遇难题，可查阅PyTorch官方文档寻求帮助。

理论要掌握，实操不能落！以上关于《PyTorchLinux安装配置全攻略》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！