Wie ist die GPU -Unterstützung für Pytorch bei CentOS?

Um die Pytorch -GPU -Beschleunigung des CentOS -Systems zu ermöglichen, müssen Sie CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch installieren. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess:

CUDA- und CUDNN -Installation

1. Bestätigen Sie die Kompatibilität der CUDA-Version: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi um die CUDA-Version anzuzeigen, die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützt wird. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte die CUDA -Version 11.1 oder höher unterstützen.

2. Download und installieren Sie CUDA Toolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von NVIDIA CUDA Toolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie von Ihrer Grafikkarte.

3. Installieren Sie die CUDNN -Bibliothek: Gehen Sie zur offiziellen Website von Nvidia Cudnn , laden Sie die mit Ihrer CUDA -Version kompatibele Cudnn -Bibliothek herunter und folgen Sie dem offiziellen Handbuch, um die Installation abzuschließen.

Pytorch GPU -Version Installation

1. Installieren Sie die Pytorch -GPU -Version mit PIP: Verwenden Sie den Befehl pip, um eine kompatible Pytorch -GPU -Version gemäß Ihrer CUDA -Version zu installieren. Für CUDA 11.1 können Sie beispielsweise die Befehle der offiziellen Website von Pytorch zur Installation verweisen und eine Version auswählen, die Ihren CUDA- und CUDNN -Versionen entspricht.

Überprüfen Sie die GPU -Unterstützung

1. Überprüfen Sie die Verfügbarkeit von CUDA: Verwenden Sie den folgenden Python -Code, um zu überprüfen, ob CUDA korrekt installiert und verfügbar ist:

    Taschenlampe importieren
   print (fackel.cuda.is_available ()) # output true Means Cuda ist verfügbar

2. GPU -Informationen erhalten: Führen Sie den folgenden Code aus, um die Anzahl der GPUs, die aktuell verwendete GPU -Gerätenummer und den GPU -Namen zu erhalten:

    print (fackel.cuda.device_count ()) # Ausgabe Die Anzahl der GPUS -Print (fackel.cuda.current_device ()) # Ausgabe der aktuelle GPU -Gerätenummer Print (fackel.cuda.get_device_name

Wenn die oben genannten Schritte erfolgreich ausgeführt werden, können Sie die GPU -Beschleunigungsfunktion von Pytorch für Ihr CentOS -System verwenden. Wenn Sie Fragen haben, finden Sie in der offiziellen Pytorch -Dokumentation oder dem relevanten Community -Forum, um Hilfe zu erhalten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie ist die GPU -Unterstützung für Pytorch bei CentOS?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!