PyTorch+cuda10.0安装指南

本文将详细介绍如何安装PyTorch和cuda10.0，以及如何配置环境变量和验证安装是否成功。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了高度灵活的张量计算和深度学习算法。而cuda是NVIDIA开发的并行计算平台和应用程序编程接口，用于加速GPU上的计算任务。

安装步骤

步骤一：检查GPU驱动是否符合要求

在安装PyTorch和cuda之前，我们需要确认GPU驱动是否符合要求。PyTorch官方建议使用的GPU驱动版本可以在官方文档中查找到。

步骤二：安装cuda10.0

首先，我们需要从NVIDIA官网下载适用于cuda10.0版本的安装包，并按照提示进行安装。

在安装过程中，我们需要注意以下几点：

  • 添加cuda安装路径到环境变量中，以便后续使用。
  • 安装完成后，通过运行nvcc --version命令来验证cuda是否安装成功。

步骤三：安装PyTorch

PyTorch提供了多种安装方式，包括pip、conda等。在本文中，我们将使用pip来安装PyTorch。运行以下命令即可完成安装：

pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0

步骤四：验证安装是否成功

安装完成后，我们可以通过运行以下代码来验证PyTorch是否成功安装：

import torch

x = torch.Tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
print(x)

运行以上代码，如果成功输出了张量内容，则表示PyTorch安装成功。

环境变量配置

在安装cuda和PyTorch后，我们还需要配置环境变量，以便能够在命令行中直接使用相关命令。

CUDA_HOME

首先，我们需要配置CUDA_HOME环境变量，它指向cuda的安装路径。在Linux和macOS系统中，可以通过在终端中运行以下命令来配置：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

在Windows系统中，可以通过以下步骤进行配置：

  1. 右键点击“此电脑”，选择“属性”。
  2. 在左侧导航栏中点击“高级系统设置”。
  3. 在弹出的窗口中点击“环境变量”按钮。
  4. 在下方“系统变量”一栏中点击“新建”按钮，然后输入“CUDA_HOME”作为变量名，输入cuda的安装路径作为变量值。

PATH

其次，我们需要将cuda和PyTorch的可执行文件所在路径添加到PATH环境变量中。在Linux和macOS系统中，可以在终端中运行以下命令来配置：

export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH

在Windows系统中，可以在环境变量配置界面的“系统变量”一栏中找到“Path”变量，然后点击“编辑”按钮，在弹出的窗口中添加cuda和PyTorch的可执行文件所在路径。

LD_LIBRARY_PATH

最后，对于Linux和macOS系统，我们还需要配置LD_LIBRARY_PATH环境变量。在终端中运行以下命令来配置：

export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

在Windows系统中，不需要配置LD_LIBRARY_PATH环境变量。

总结

通过本文的指南，我们详细介绍了如何安装PyTorch和cuda10.0，并配置了相应的环境变量。同时，我们还验证了安装是否成功。希望本文对您有所帮助，祝您在深度学习的旅程中取得更大的成功！

flowchart TD
    A[开始] --> B[检查GPU驱动是否符合要求]
    B --> C[安装cuda10.0]
    C --> D[安装完成后配置环境变量]
    D --> E[安装PyTorch