在ubuntu下安装pytorch并利用gpu进行加速计算是深度学习开发中的常见需求。以下是关于在ubuntu下安装pytorch及其gpu支持情况的详细说明：
安装NVIDIA显卡驱动
首先，需要在Ubuntu上安装NVIDIA显卡驱动。可以通过以下命令安装：
sudo apt updatesudo apt install nvidia-driver-版本号
例如，对于NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti显卡，推荐的驱动版本是470。
安装CUDA
安装CUDA是使用PyTorch GPU功能的关键步骤。CUDA的版本需要与PyTorch支持的版本相匹配。可以通过以下命令安装CUDA：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pinsudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-8-local_11.8.0-1_amd64.debsudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-8-local_11.8.0-1_amd64.debsudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/sudo apt-get updatesudo apt-get -y install cuda
安装cuDNN
接下来，需要安装与CUDA版本相匹配的cuDNN库：
sudo apt install libcudnn8
安装PyTorch GPU版本
最后，使用conda或pip安装PyTorch的GPU版本。可以通过以下命令安装：
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conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch
或者使用pip：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
验证安装
安装完成后，可以通过以下Python代码验证PyTorch是否能够使用GPU：
import torchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())
如果torch.cuda.is_available()返回True，则表示PyTorch已经成功配置并可以使用GPU。
请注意，具体的安装步骤和版本可能会随着软件和驱动的更新而变化，建议在安装前查阅最新的官方文档或教程，以确保兼容性和稳定性。
以上就是Ubuntu下PyTorch的GPU支持情况如何的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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