Linux服务器安装对应CUDA版本的Pytorch

之前帮老师做项目跑代码,跑的过程中查看GPU占用内存,发现是0,奇怪明明自己的代码里有指明用哪个GPU,怎么GPU压根没有用上呢?今天才发现,原来是因为自己的pytorch版本一直是CPU的,根本就没用到GPU!今天教大家下载对应CUDA版本的Pytorch,那每次就能用GPU跑程序很快啦~

  1. 首先删除自己环境中的CPU版本的pytorch
conda remove pytorch
  1. 然后查看自己服务器的CUDA版本号,Linux命令:nvcc -V
  2. 接着进入查找下载对应cuda的指令 可以看到下载指令,我们把对应的11.3这个版本去掉,直接输入如下指令:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit -c pytorch
  1. 下载完成后,咱们来测试一下吧!

输入下面的python代码:

import torch
torch.cuda.is_available()

显示true说明下载成功了!问题解决~

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