最近又被裝環(huán)境折磨，僅根據(jù)實(shí)際情況記錄糟心經(jīng)歷。僅作記錄。

網(wǎng)上很多pytorch GPU版本安裝教程里一般步驟都說是：裝顯卡驅(qū)動(dòng)、裝cuda、裝cudnn、最后安裝pytorch GPU環(huán)境。

但也有教程說可以不單獨(dú)安裝cuda、cudnn，直接安裝pytorch GPU環(huán)境。

于是，我打算在不安裝cuda、cudnn的情況下（主要是嫌安裝太麻煩），直接安裝pytorch GPU環(huán)境（最后安裝好是pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 cudatoolkit=11.6）。

• 機(jī)器情況：新機(jī)器，自帶的有nvidia-smi顯卡驅(qū)動(dòng)。
• 機(jī)器：Ubuntu22.04 + 英偉達(dá)顯卡（GeForce RTX 4090）+ Anaconda3。
• 目標(biāo)：安裝gpu版本的PyTorch1.12.1（torch1.12.1/cu116 + torchvision0.13.1/cu116）

一、電腦相關(guān)信息

1. 電腦顯卡環(huán)境

• 顯卡：Nvidia GeForce RTX 4090
• 電腦的顯卡驅(qū)動(dòng)版本：525.105.17，CUDA Version：12.0

（CUDA Version12.0表示此顯卡驅(qū)動(dòng)最高支持cu12.0。）

二、安裝Pytorch1.12.1/cu116（GPU版本）

1. 準(zhǔn)備：新建虛擬環(huán)境

1）首先安裝Anaconda。（很簡(jiǎn)單，自行搜索）

2）其次在用Anaconda建一個(gè)虛擬環(huán)境。

conda create -n torch1-12-1 python=3.10
#（torch1-12-1 表示自己起的環(huán)境的名字。）

3）激活虛擬環(huán)境。（后續(xù)的操作都是在該虛擬環(huán)境下進(jìn)行的。）

conda activate torch1-12-1

2. 方式一

用pip在線安裝torch1.12.1+cu116、torchvision0.13.1+cu116：（在pytorch官網(wǎng)的歷史版本里找安裝命令）

1）在PyTorch官網(wǎng)歷史版本鏈接（ Previous PyTorch Versions | PyTorch）里面，找到使用pip安裝pytorch1.12.1/cu116、torchvision==0.13.1+cu116的安裝命令，進(jìn)行在線安裝。

安裝命令：

# CUDA 11.6
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

安裝很快，很快就安裝好了。測(cè)試torch的版本以及torch.cuda.is_available()都沒有問題。

但是，在用這個(gè)pytorch環(huán)境運(yùn)行代碼時(shí)，總是報(bào)關(guān)于cuda的錯(cuò)（此代碼在別的老機(jī)器上沒有問題）。

最后感覺可能是因?yàn)閜ip命令安裝的時(shí)候沒有順帶安裝cuda，再加上自己電腦自己沒有安裝cuda，所以感覺是環(huán)境沒有安裝好然后運(yùn)行代碼就一直報(bào)錯(cuò)。

于是選擇用下面的方式二重新安裝pytorch環(huán)境。

3. 方式二

用conda在線安裝pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 cudatoolkit=11.6：（在pytorch官網(wǎng)的歷史版本里找安裝命令）

最后選擇用conda命令安裝pytorch GPU版本。因?yàn)閏onda命令里面帶的有cudatoolkit。

1）在PyTorch官網(wǎng)歷史版本鏈接（ Previous PyTorch Versions | PyTorch）里面，找到使用conda安裝pytorch1.12.1/cu116、torchvision==0.13.1+cu116的安裝命令，進(jìn)行在線安裝。

安裝命令：

# CUDA 11.6
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge

但是用conda在線安裝pytorch環(huán)境的時(shí)候，下載包的時(shí)候老是斷掉，下了一點(diǎn)就斷了報(bào)錯(cuò)了。來回重新運(yùn)行conda安裝的命令很多次，一直沒有下載安裝成功。

最后配了一下conda的鏡像源（照著這個(gè)鏈接里面配的anaconda | 鏡像站使用幫助 | 清華大學(xué)開源軟件鏡像站 | Tsinghua Open Source Mirror），不知道是因?yàn)檫@個(gè)原因還是突然網(wǎng)速變快了，突然一下子下載得賊快，幾分鐘就安裝好了。真的是有點(diǎn)玄學(xué)。。。。

如下圖：（下載安裝得很快）

測(cè)試：

使用下面的命令測(cè)試，可以看到torch和torchvision對(duì)應(yīng)的版本。

(base) ubuntu@ubuntu:~$ conda activate torch1-12-1
(torch1-12-1) ubuntu@ubuntu:~$ python
Python 3.10.11 (main, Apr 20 2023, 19:02:41) [GCC 11.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> import torchvision
>>> torch.__version__
'1.12.1'
>>> torchvision.__version__
'0.13.1'
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.version.cuda
'11.6'
>>> torch.backends.cudnn.version()
8302
>>> exit()
(torch1-12-1) ubuntu@ubuntu:~$ 

PyTorch1.12.1 GPU版本（pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.6）就安裝好了~ 可以愉快使用了~

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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