ubuntu22.04 安装 pytorch

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努力的gopher

发布于 2025-05-21 07:27:13

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代码可运行

前言

本文章主要是为了让想学习pytorch的其他语言用户，使用anaconda快速搭建一个属于自己的pyton隔离环境，用来运行pytorch。本文章主要分为三部分进行讲解。

python的包管理，主要为了让用户可以快速执行一个python项目
anaconda环境的搭建
初始化pytorch的基础环境

python包管理基础概念

python当中，每个.py 文件称之为一个模块，每个带有__init__.py 文件的目录称之为一个包。

python 当中可以直接执行一个模块或者一个包。下面例子当中包含两个包，一个是internal,一个是utils。

tree ./
/pytorach/
├── interal
│   ├── __init__.py
│   ├── interal.py
│   └── __main__.py
├── requirements.txt
└── utils
    ├── __init__.py
    ├── __main__.py
    ├── utils.py

# 直接执行 包 会调用 __main__.py当中的方法
python3 -m utils # 直接调用utils/__main__.py当中的方法，要求__main__.py 必须存在

# 直接执行 模块
python3 -m utils.utils # 直接调用 utils/utils.py 这个脚本。

# 不管是直接执行包还是直接执行模块，都会直接直接执行
if __name__ == "__main__": # 下的方法，但是导入不会执行该方法

#每次导入一个包的时候，会自动执行每个包的 __init__.py 文件

anaconda 安装

1. 下载安装脚本：您可以使用 wget 命令下载 Anaconda 安装脚本：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh

2. 运行安装程序：

 bash Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh
 # 按照提示完成安装过程。

3. 激活 Anaconda 环境：

source ~/anaconda3/bin/activate
 # 或者，重新启动终端，Anaconda 会自动激活

初始化pytorch基础环境

在ubuntu上安装了nvida的gpu驱动之后，使用nvidia-smi 可以看到当前显卡信息和最高支持的cuda版本，使用anaconda 创建一个虚拟环境之后，进入到虚拟环境下载cuda和pytorch环境进行开发。

# 创建虚拟环境
conda create -n myenv python=3.10
conda activate myenv

# 安装pytorch和cuda
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

验证安装

import torch
print("PyTorch 版本:", torch.__version__)
print("CUDA 是否可用:", torch.cuda.is_available())
print("CUDA 版本:", torch.version.cuda)
print("GPU 数量:", torch.cuda.device_count())
print("当前 GPU 名称:", torch.cuda.get_device_name(0))