Pytorch怎么安裝pip、conda、Docker容器

這篇文章主要介紹“Pytorch怎么安裝pip、conda、Docker容器”的相關知識，小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“Pytorch怎么安裝pip、conda、Docker容器”文章能幫助大家解決問題。

一、Pyorch介紹

PyTorch是一個開源的深度學習框架，用于計算機視覺和自然語言處理等應用程序的開發。它提供了一個靈活的編程模型，可以方便地進行模型定義、訓練和分析。PyTorch采用了面向對象的編程風格，允許用戶定義自己的神經網絡層和損失函數。它還提供了豐富的工具和庫，可以幫助用戶實現復雜的深度學習模型。 PyTorch還可以與其他框架進行無縫集成，比如與TensorFlow進行集成，從而可以讓用戶獲得最佳的深度學習體驗。

二、Pyorch安裝

由于pytorch的版本取決于使用的操作系統、Python版本和是否使用GPU因此下面先指定如下環境：
Ubuntu20.04
python版本可以在conda構建的虛擬環境中自由設定，以python3.8.15為例
GPU選擇本機對應的型號，以RTX2080TI為例支持CUDA11.6

1.pip安裝

首先，確保你已經安裝了Python 3.8和pip。如果你還沒有安裝，可以在命令行中輸入以下命令來安裝：

 sudo apt install python3 python3-pip

接下來，安裝PyTorch的核心庫和CUDA支持：

 pip install torch torchvision
 pip install torch torchvision cudatoolkit=11.6 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

然后，安裝cuDNN，這是Nvidia提供的一個用于加速深度學習模型訓練的庫：

 # 下載安裝包
 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu2004/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 安裝安裝包
 sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 更新源
 sudo apt update
 # 安裝cuDNN
 sudo apt install --no-install-recommends libcudnn8=8.2.0.30-1+cuda11.6 libcudnn8-dev=8.2.0.30-1+cuda11.6

最后，運行以下代碼來驗證安裝是否成功：

 import torch
 print(torch.__version__)

如果安裝成功，那么會打印出當前安裝的PyTorch版本號。

2.conda安裝

首先，確保你已經安裝了Python 3.8和Conda。如果你還沒有安裝，可以在命令行中輸入以下命令來安裝：

 # 下載安裝包
 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
 # 安裝
 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

接下來，安裝PyTorch的核心庫和CUDA支持：

 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.6 -c pytorch

然后，安裝cuDNN，這是Nvidia提供的一個用于加速深度學習模型訓練的庫：

 # 下載安裝包
 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu2004/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 安裝安裝包
 sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 更新源
 sudo apt update
 # 安裝cuDNN
 sudo apt install --no-install-recommends libcudnn8=8.2.0.30-1+cuda11.6 libcudnn8-dev=8.2.0.30-1+cuda11.6

最后，運行以下代碼來驗證安裝是否成功：

 import torch
 print(torch.__version__)

如果安裝成功，那么會打印出當前安裝的PyTorch版本號。

3.Docker容器安裝

首先，確保已經安裝了Docker。如果你還沒有安裝，可以在命令行中輸入以下命令來安裝：

 sudo apt install docker.io

接下來，下載PyTorch的Docker鏡像：

 sudo docker pull pytorch/pytorch:1.8.1-cuda11.6-cudnn8-devel

然后，運行Docker容器：

sudo docker run -it pytorch/pytorch:1.8.1-cuda11.6-cudnn8-devel

進入Docker容器后，就可以在容器中運行PyTorch的Python代碼了。

注意：使用Docker容器安裝PyTorch的優點是簡單、快捷，但是也有一些缺點，比如容器隔離的環境與宿主機的環境存在一定差異，如果需要使用宿主機上的文件，需要使用Docker的“掛載”功能，這需要一定的Docker知識和技巧。建議在安裝PyTorch前，先了解Docker的基本操作方法。

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