文章目录
- 📔 基础信息
- 🟧 查看系统信息
- 🟨 查看当前 Cuda 版本
- 🟦 查看当前 Cudnn 版本
- 📕 开始搭建 pytorch=0.4.0 环境
- 🔴 第一步 Conda 创建环境 torch04
- 🔵 第二步:安装 pytorch=0.4.0
- 🟣 第三步:安装 其它依赖库
- 📕 其它版本 Pytorch 安装
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📔 基础信息
🟧 查看系统信息
cat /etc/issue
Ubuntu 16.04.7 LTS \n \l
🟨 查看当前 Cuda 版本
nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243
🟦 查看当前 Cudnn 版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 6
#define CUDNN_PATCHLEVEL 3
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)
#include "driver_types.h"
📕 开始搭建 pytorch=0.4.0 环境
🔴 第一步 Conda 创建环境 torch04
conda create -n torch04 python=3.6.6
默认就会安装如下库
🔵 第二步:安装 pytorch=0.4.0
安装命令如下
source activate torch04
conda install pytorch=0.4.0 -c pytorch
Conda 环境为适配 pytorch=0.4.0 会安装 Python 运行需要的 cudatoolkit 8.0
🟣 第三步:安装 其它依赖库
pip install torchvision==0.1.6 matplotlib opencv-python tqdm scikit-image scipy==0.19.1
📕 其它版本 Pytorch 安装
- 💙 Linux下cuda10.0 安装 Pytorch 和 Torchvision 【啥版本都能装】