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本文介绍了在openSUSE系统下如何详细配置PyTorch环境,特别是针对openpose的PyTorch版本。指南涵盖了安装所需依赖、配置环境变量以及PyTorch的安装步骤,为用户在openSUSE上高效使用PyTorch提供了清晰的指导。
本文目录导读:
随着人工智能技术的快速发展,深度学习框架成为了研究者和开发者的必备工具,PyTorch 是目前最流行的深度学习框架之一,其动态计算图和易用性受到了广大用户的喜爱,本文将详细介绍如何在 openSUSE 系统下配置 PyTorch,帮助您快速搭建深度学习环境。
系统要求
在开始配置 PyTorch 之前,请确保您的 openSUSE 系统满足以下要求:
1、操作系统:openSUSE Leap 15.2 或更高版本。
2、Python 版本:Python 3.6 或更高版本。
3、GCC 版本:GCC 7.3 或更高版本。
安装 Python 和相关依赖
1、安装 Python:
在终端中运行以下命令,安装 Python 3.8:
sudo zypper install python3.8 python3.8-devel
2、安装相关依赖:
sudo zypper install python3-numpy python3-scipy python3-matplotlib python3-pandas python3-scikit-learn
安装 PyTorch
1、下载 PyTorch 源码:
访问 PyTorch 官方网站(https://pytorch.org/),根据您的需要选择相应的版本(CPU 或 GPU 版本)和命令,以下以 CPU 版本为例:
wget https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
2、安装 PyTorch:
将下载的文件解压,然后在终端中运行以下命令安装 PyTorch:
pip3 install torch torchvision torchaudio
验证 PyTorch 安装
在终端中运行以下命令,检查 PyTorch 是否安装成功:
python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"
如果输出 PyTorch 版本号,则表示安装成功。
配置 PyTorch 环境变量
1、打开~/.bashrc
文件,添加以下内容:
export PATH=/usr/bin/python3.8:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
2、保存并关闭文件,然后在终端中运行以下命令使环境变量生效:
source ~/.bashrc
安装 CUDA(可选)
如果您需要在 GPU 上运行 PyTorch,则需要安装 CUDA,以下为安装 CUDA 的步骤:
1、下载 CUDA Toolkit:
访问 NVIDIA 官方网站(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit),选择适合您系统的 CUDA Toolkit 版本进行下载。
2、安装 CUDA Toolkit:
将下载的文件解压,然后在终端中运行以下命令安装 CUDA:
sudo ./cuda_XX.XX.XX_YYYY-YY-DD_linux.run
其中XX.XX.XX
为 CUDA 版本号,YYYY-YY-DD
为发布日期。
3、配置 CUDA 环境变量:
在~/.bashrc
文件中添加以下内容:
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
4、保存并关闭文件,然后在终端中运行以下命令使环境变量生效:
source ~/.bashrc
测试 PyTorch
在终端中运行以下命令,测试 PyTorch 是否能在 GPU 上正常运行:
python3 -c "import torch; torch.cuda.is_available()"
如果输出为True
,则表示 PyTorch 已成功配置。
本文详细介绍了在 openSUSE 系统下配置 PyTorch 的步骤,包括安装 Python 和相关依赖、安装 PyTorch、验证安装、配置环境变量以及安装 CUDA(可选),希望对您有所帮助。
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本文标签属性:
openSUSE PyTorch 配置:opencv+pytorch