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CUDA和cuDNN安裝
PyTorch GPU版本安裝
驗(yàn)證GPU支持
首頁(yè) 運(yùn)維 CentOS CentOS上PyTorch的GPU支持情況如何

CentOS上PyTorch的GPU支持情況如何

Apr 14, 2025 pm 06:48 PM
python centos ai pip命令 pip安裝

在CentOS系統(tǒng)上啟用PyTorch GPU加速，需要安裝CUDA、cuDNN以及PyTorch的GPU版本。以下步驟將引導(dǎo)您完成這一過程：

CUDA和cuDNN安裝

  1. 確定CUDA版本兼容性: 使用nvidia-smi命令查看您的NVIDIA顯卡支持的CUDA版本。例如，您的MX450顯卡可能支持CUDA 11.1或更高版本。

  2. 下載并安裝CUDA Toolkit: 訪問NVIDIA CUDA Toolkit官網(wǎng)，根據(jù)您顯卡支持的最高CUDA版本下載并安裝相應(yīng)的版本。

  3. 安裝cuDNN庫(kù): 前往NVIDIA cuDNN官網(wǎng)，下載與您的CUDA版本兼容的cuDNN庫(kù)，并遵循官方指南完成安裝。

PyTorch GPU版本安裝

  1. 使用pip安裝PyTorch GPU版本: 根據(jù)您的CUDA版本，使用pip命令安裝兼容的PyTorch GPU版本。例如，對(duì)于CUDA 11.1，您可以參考PyTorch官網(wǎng)提供的命令進(jìn)行安裝，確保選擇與您的CUDA和cuDNN版本匹配的版本。

驗(yàn)證GPU支持

  1. 檢查CUDA可用性: 使用以下Python代碼驗(yàn)證CUDA是否已正確安裝并可用：

    import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 輸出True表示CUDA可用

  2. 獲取GPU信息: 運(yùn)行以下代碼獲取GPU數(shù)量、當(dāng)前使用的GPU設(shè)備編號(hào)以及GPU名稱：

    print(torch.cuda.device_count())  # 輸出GPU數(shù)量
print(torch.cuda.current_device())  # 輸出當(dāng)前GPU設(shè)備編號(hào)
print(torch.cuda.get_device_name(0))  # 輸出第一個(gè)GPU設(shè)備名稱

如果以上步驟順利完成，您便可在CentOS系統(tǒng)上使用PyTorch的GPU加速功能。如有任何問題，請(qǐng)參考PyTorch官方文檔或相關(guān)社區(qū)論壇尋求幫助。

以上是CentOS上PyTorch的GPU支持情況如何的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！

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