Ubuntu22.04安装PyTorch1.13.0 GPU版本

机器情况：新机器，自带的有nvidia-smi显卡驱动。

机器：Ubuntu22.04 + 英伟达显卡（GeForce RTX 4090）+ Anaconda3。

目标：安装gpu版本的PyTorch1.13.0/cu117（pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 pytorch-cuda=11.7）

一、电脑相关信息

1. 电脑显卡环境：

显卡：Nvidia GeForce RTX 4090 电脑的显卡驱动版本：525.105.17，CUDA Version：12.0

（CUDA Version12.0表示此显卡驱动最高支持cu12.0。）

二、安装Pytorch1.13.0/cu117（GPU版本）

1. 准备：新建虚拟环境

1）首先安装Anaconda。（很简单，自行搜索）

2）其次在用Anaconda建一个虚拟环境。

conda create -n torch1-13 python=3.10
#（torch1-13 表示自己起的环境的名字。）

3）激活虚拟环境。（后续的操作都是在该虚拟环境下进行的。）

conda activate torch1-13

2. 用conda在线安装pytorch1.13.0/cu117（pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 pytorch-cuda=11.7）：（在pytorch官网的历史版本里找安装命令）

1）在PyTorch官网历史版本链接（ ）里面，找到安装Pytorch1.13.0/cu117的安装命令，进行在线安装。

安装命令：

# CUDA 11.7
conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

如下图所示：

2）测试：

可以看到torch和torchvision对应的版本：

(base) ubuntu@ubuntu:~$ conda activate torch1-13
(torch1-13) 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__
1.13.0
>>> torchvision.__version__
0.14.0
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.version.cuda
11.7
>>> torch.backends.cudnn.version()
8500
>>> exit()
(torch1-13) ubuntu@ubuntu:~$

PyTorch1.13.0 GPU版本（pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 pytorch-cuda=11.7）就安装好了~ 可以愉快使用了~

参考：