当前位置:   article > 正文

linux cuda10安装pytorch1.13_building cuda extension requires pytorch (>=1.13.0

building cuda extension requires pytorch (>=1.13.0) being installed, please

前言

为了使用HRNet,需要安装pytorch环境。有了以前的挖坑经验,直接去到官网
https://pytorch.org/get-started/locally/

安装记录

环境:ubuntu18.0.4 cuda10.0

conda我这以前装过了,创建一个python3.7的虚拟环境。

1)
然后是Pytorch,看了一下官网教程,居然只写道cuda9.0。抱着不死心的态度试了下:

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
  • 1

居然成功了,看来老天保佑啊,避免我去降级cuda的痛苦。

The following NEW packages will be INSTALLED:

  blas               pkgs/main/linux-64::blas-1.0-mkl
  cffi               pkgs/main/linux-64::cffi-1.13.0-py37h2e261b9_0
  cudatoolkit        pkgs/main/linux-64::cudatoolkit-10.0.130-0
  freetype           pkgs/main/linux-64::freetype-2.9.1-h8a8886c_1
  intel-openmp       pkgs/main/linux-64::intel-openmp-2019.4-243
  jpeg               pkgs/main/linux-64::jpeg-9b-h024ee3a_2
  libgfortran-ng     pkgs/main/linux-64::libgfortran-ng-7.3.0-hdf63c60_0
  libpng             pkgs/main/linux-64::libpng-1.6.37-hbc83047_0
  libtiff            pkgs/main/linux-64::libtiff-4.0.10-h2733197_2
  mkl                pkgs/main/linux-64::mkl-2019.4-243
  mkl-service        pkgs/main/linux-64::mkl-service-2.3.0-py37he904b0f_0
  mkl_fft            pkgs/main/linux-64::mkl_fft-1.0.14-py37ha843d7b_0
  mkl_random         pkgs/main/linux-64::mkl_random-1.1.0-py37hd6b4f25_0
  ninja              pkgs/main/linux-64::ninja-1.9.0-py37hfd86e86_0
  numpy              pkgs/main/linux-64::numpy-1.17.2-py37haad9e8e_0
  numpy-base         pkgs/main/linux-64::numpy-base-1.17.2-py37hde5b4d6_0
  olefile            pkgs/main/linux-64::olefile-0.46-py37_0
  pillow             pkgs/main/linux-64::pillow-6.2.0-py37h34e0f95_0
  pycparser          pkgs/main/linux-64::pycparser-2.19-py37_0
  pytorch            pytorch/linux-64::pytorch-1.3.0-py3.7_cuda10.0.130_cudnn7.6.3_0
  six                pkgs/main/linux-64::six-1.12.0-py37_0
  torchvision        pytorch/linux-64::torchvision-0.4.1-py37_cu100
  zstd               pkgs/main/linux-64::zstd-1.3.7-h0b5b093_0
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25

2)安装到pytorch下的很慢
果断弃坑,选择pip安装

pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.1.post2-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip3 install torchvision
  • 1
  • 2

安装torchvision的时候又去下载pytorch,果断终止

3)安装前面未安装完成的其他依赖项,torchvision可以直接去pypi下载安装

4)测试运行

>>> import torch
>>> x = torch.rand(1,3)
>>> print(x)
tensor([[0.2763, 0.6801, 0.4358]])
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> 
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7

5)附上中文操作手册

https://github.com/zergtant/pytorch-handbook
里面有很多*.ipynb的文件 jupyter nootbook文件

安装
pip install jupyter

进入要浏览的文件夹,执行jupyter notebook,即可以开启浏览

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/我家自动化/article/detail/193974?site
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号