Comment est la prise en charge du GPU pour Pytorch sur Centos

Pour activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS, vous devez installer les versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus:

Installation de Cuda et Cudnn

1. Confirmez la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande nvidia-smi pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA version 11.1 ou ultérieure.

2. Téléchargez et installez la boîte à outils CUDA: visitez le site officiel de la boîte à outils Nvidia Cuda et téléchargez et installez la version correspondante en fonction de la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique.

3. Installez la bibliothèque CUDNN: accédez au site officiel de NVIDIA CUDNN , téléchargez la bibliothèque CUDNN compatible avec votre version CUDA et suivez le guide officiel pour terminer l'installation.

Installation de la version GPU de Pytorch

1. Installez la version GPU Pytorch avec PIP: Utilisez la commande PIP pour installer une version compatible Pytorch GPU selon votre version CUDA. Par exemple, pour CUDA 11.1, vous pouvez vous référer aux commandes fournies par le site officiel de Pytorch pour l'installer, et assurez-vous de sélectionner une version qui correspond à vos versions CUDA et CUDNN.

Vérifiez le support GPU

1. Vérifiez la disponibilité CUDA: utilisez le code Python suivant pour vérifier que CUDA est installé correctement et disponible:

    Importer une torche
   imprimer (torch.cuda.is_available ()) # sortie true signifie cuda est disponible

2. Obtenez des informations GPU: exécutez le code suivant pour obtenir le numéro de GPU, le numéro de périphérique GPU actuellement utilisé et le nom du GPU:

    print (torch.cuda.device_count ()) # sort le nombre de gpus print (torch.cuda.current_device ()) # sort le numéro de périphérique GPU actuel imprimer (torch.cuda.get_device_name (0)) # sort le premier nom de périphérique GPU nom

Si les étapes ci-dessus sont terminées avec succès, vous pouvez utiliser la fonctionnalité d'accélération GPU de Pytorch sur votre système CentOS. Si vous avez des questions, veuillez consulter la documentation officielle de Pytorch ou le forum communautaire pertinent pour obtenir de l'aide.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!