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服务器配置

  • Ubuntu 18.04.5 LTS
  • RTX 2080 8G cuda10.0

一个表格对应信息【比较陈旧】

Linux下cuda10.0安装Pytorch和Torchvision——啥版本都能装_人工智能

???? pytorch 0.4.0 安装

对 Pytorch0.4.0 环境搭建有兴趣同学，可直接参考我的这篇博文

  • ​​Pytorch0.4.0环境搭建之详细教程 ​​

Conda 环境为适配 pytorch=0.4.0 会安装 Python 运行需要的 cudatoolkit 8.0

安装命令如下

conda install pytorch=0.4.0 -c pytorch

conda install torchvision=0.1.6

# 或者

pip install torchvision==0.1.6

???? pytorch 1.1.0 安装

  • 这里安装的 版本为 pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 ，使用 conda 可以进行正确安装，安装命令来自 ​​pytorch​​ 官方

正确可用的安装方法如下：（亲测可用）

conda create -n nice python=3.6.9

conda activate nice

conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

pip install opencv-python

pip install scipy

pip install thop

???? pytorch==1.4.0 安装

安装命令来自 ​​pytorch​​ 官方.

conda create -n torch14 python=3.6.6

conda activate torch14

conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

pip install opencv-python

pip install scipy

pip install thop

???? pytorch==1.5.0 安装

# CUDA 9.2
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch

# CUDA 10.0
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

# CUDA 10.1
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

# CPU Only
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cpuonly -c pytorch

???? 关于 cudatoolkit 版本的探讨【❤️墨理学AI❤️】

这里当遇到 cudatoolkit 版本导致的一些 Cuda、Cudnn 报错时，你会需要了解【❤️ 特别补充 ❤️】

  • 我们可以发现，官方标准的安装命令格式如上，很多时候，我们可能会需要根据自己服务器的Cuda版本来适当设置 cudatoolkit=8.X、 cudatoolkit=9.X 或者 cudatoolkit=10.X
  • 在Conda Python 环境中，cudatoolkit 版本和 pytorch 版本是有一定匹配关系的
  • 只要服务器 Root 用户安装的 cudatoolkit 版本足够高，比如11.2，那么你个人 环境中的cudatoolkit=11.2 及其以下，就都是可以顺利运行的
  • Conda 独立环境中可使用 ​​conda install cudatoolkit=x.0​​ 安装正确的 ​​cudatoolkit​​ 版本来解决
  • 于此，我的相关处理思路如下

首先 search 当前可以安装的 cudatoolkit

conda search cudatoolkit

Loading channels: done
Name                       Version                   Build  Channel
cudatoolkit                5.5rc1                       p0  defaults
cudatoolkit                5.5.1                        p0  defaults
cudatoolkit                6.0                          p0  defaults
cudatoolkit                7.0                           1  defaults
cudatoolkit                7.5                           0  defaults
cudatoolkit                7.5                           2  defaults
cudatoolkit                8.0                           1  defaults
cudatoolkit                8.0                           3  defaults
cudatoolkit                9.0                  h13b8566_0  defaults
cudatoolkit                9.2                           0  defaults
cudatoolkit                10.0.130                      0  defaults
cudatoolkit                10.1.168                      0  defaults
cudatoolkit                10.1.243             h6bb024c_0  defaults
cudatoolkit                10.2.89              hfd86e86_0  defaults
cudatoolkit                10.2.89              hfd86e86_1  defaults
cudatoolkit                11.0.221             h6bb024c_0  defaults
cudatoolkit                11.3.1               h2bc3f7f_2  defaults

故而，当前可以考虑采用的安装命令有【我会根据Pytorch版本适配需求安装即可】

  • conda install cudatoolkit=7.0
  • conda install cudatoolkit=8.0
  • conda install cudatoolkit=9.0
  • conda install cudatoolkit=10.0.*
  • conda install cudatoolkit=11.0.*

???? pytorch==1.6.0 安装

# CUDA 9.2
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch

# CUDA 10.0
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

# CUDA 10.1
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

# CPU Only
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cpuonly -c pytorch

???? pytorch==1.7.0 安装

# CUDA 9.2
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch

# CUDA 10.0
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

# CUDA 10.1
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

# CUDA 11.0
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=11.0 -c pytorch

# CPU Only
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cpuonly -c pytorch

???? 安装测试【判定torch安装是否成功】

print 为 True 则安装成功

python

Python 3.7.6 (default, Jan  8 2020, 19:59:22)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import torch
>>> import torchvision

>>> print(torch.cuda.is_available())
True

>>> print(torch.__version__)
1.5.0

???? Linux下 pytorch 1.8的极简安装【2021夏补充】

进入 pytorch 主页

  • ​​pytorch.org/​​

根据你的机型进行选择

Linux下cuda10.0安装Pytorch和Torchvision——啥版本都能装_人工智能_02

copy 给出的命令 到 服务器 shell 命令窗口，执行即可

pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html

这里需要注意的是 cudatoolkit 的版本

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

# CUDA 11.1
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

# CPU Only
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly -c pytorch

???? 这里涉及到一个 conda 和 pip 下载方式的问题

  • 首先，不论哪种 方式，都是可以的，但是都建议 配置 源 进行 下载加速
  • 我自己平时 习惯会首先使用 conda 来进行 安装

conda 主要功能是在服务器中 搭建自己独立环境【不影响其他人】

推荐 conda 和 pip 的 加速配置方式如下

  • ​​anaconda conda 切换为国内源 、配置方法、 添加清华源——【一文读懂】​​
  • ​​linux和window设置 pip 镜像源——最实用的机器学习库下载加速设置​​

???? 其它版本 pytorch 的安装

打开这个页面，下方均有对应的 conda 和 pip 安装 命令

结合 自己 电脑 cuda 版本进行选择即可

  • ​​pytorch.org/get-started…​​

Linux下cuda10.0安装Pytorch和Torchvision——啥版本都能装_CUDA_03

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