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文章目录
- GPU版本PyTorch（CUDA 12.1）清华源快速安装教程：Windows、Mac和Linux系统
- 原创声明
GPU版本PyTorch（CUDA 12.1）清华源快速安装教程：Windows、Mac和Linux系统
在本教程中，我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。通过按照以下教程，您将轻松完成GPU版本PyTorch的安装，为深度学习任务做好准备。
注意：在进行安装之前，请确保您的系统满足PyTorch（CUDA 12.1）的硬件要求，并已安装相应的GPU驱动程序和CUDA Toolkit。
教程目录
Windows系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA 12.1）
步骤1：检查GPU兼容性
确保您的Windows计算机配备了兼容的NVIDIA GPU。访问NVIDIA官方网站查找GPU的兼容性列表。
步骤2：安装NVIDIA驱动程序
前往NVIDIA官方网站下载并安装适用于您的GPU型号的最新驱动程序。
步骤3：安装CUDA Toolkit
从NVIDIA官方网站下载并安装与您的GPU兼容的CUDA Toolkit（版本12.1）。
步骤4：配置环境变量
将CUDA Toolkit的安装路径添加到系统环境变量中，以便PyTorch能够正确找到CUDA。
步骤5：创建虚拟环境
使用Anaconda创建一个新的虚拟环境（如pytorch310），并激活它。
步骤6：设置清华源
在虚拟环境中，使用以下命令设置清华源以加速安装过程：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple步骤7：安装PyTorch
使用以下命令在Windows系统上安装GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）：
pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html步骤8：验证安装是否成功
在Python环境中运行以下代码来验证是否成功安装了GPU版本的PyTorch：
import torchprint(torch.cuda.is_available())如果输出结果为True，则说明PyTorch成功使用了GPU加速，安装完成。
Mac系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA 12.1）
步骤1：检查GPU兼容性
确保您的Mac计算机搭载了支持Metal的GPU。访问苹果官方网站查找GPU的兼容性列表。
步骤2：安装Xcode
从Mac App Store下载并安装Xcode，它包含必要的开发工具和编译器。
步骤3：安装Homebrew
在终端中运行安装Homebrew的命令，以便之后安装其他软件。
步骤4：安装CUDA Toolkit
使用Homebrew安装与您的Mac GPU兼容的CUDA Toolkit（版本12.1）：
brew install --cask cuda@11.1步骤5：创建虚拟环境
使用Anaconda创建一个新的虚拟环境（如pytorch310），并激活它。
步骤6：设置清华源
在虚拟环境中，使用以下命令设置清华源以加速安装过程：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple步骤7：安装PyTorch
使用以下命令在Mac系统上安装GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）：
pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html步骤8：验证安装是否成功
在Python环境中运行以下代码来验证是否成功安装了GPU版本的PyTorch：
import torchprint(torch.cuda.is_available())如果输出结果为True，则说明PyTorch成功使用了GPU加速，安装完成。
Linux系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA 12.1）
步骤1：检查GPU兼容性
确保您的Linux计算机搭载了兼容的NVIDIA GPU。访问NVIDIA官方网站查找GPU的兼容性列表。
步骤2：安装NVIDIA驱动程序
根据您的Linux发行版，从NVIDIA官方网站或使用包管理器安装适用于您的GPU型号的最新驱动程序。
步骤3：安装CUDA Toolkit
使用以下命令在Linux系统上下载并安装与您的GPU兼容的CUDA Toolkit（版本12.1）：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.1/local_installers/cuda_11.1.1_455.32.00_linux.runsudo sh cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run步骤4：配置环境变量
将CUDA Toolkit的安装路径添加到系统环境变量中
，以便PyTorch能够正确找到CUDA。
步骤5：创建虚拟环境
使用Anaconda创建一个新的虚拟环境（如pytorch310），并激活它。
步骤6：设置清华源
在虚拟环境中，使用以下命令设置清华源以加速安装过程：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple步骤7：安装PyTorch
使用以下命令在Linux系统上安装GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）：
pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html步骤8：验证安装是否成功
在Python环境中运行以下代码来验证是否成功安装了GPU版本的PyTorch：
import torchprint(torch.cuda.is_available())如果输出结果为True，则说明PyTorch成功使用了GPU加速，安装完成。
今日学习总结
在今天的学习中，我们分别介绍了在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）。您现在已经掌握了在不同操作系统上安装GPU版本PyTorch的方法，为深度学习项目的开发和研究做好了准备。希望这个教程对您有所帮助！如有任何问题或疑惑，请随时留言，我们将乐意为您解答。感谢您的阅读！
原创声明
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作者： [ libin9iOak ]
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