pytorch

🔥 本文内容
在 Ubuntu 上安装 CUDA 和 GPU 版 PyTorch，验证显卡可用，再把 conda 环境导入 PyCharm。

📌 需要先装好 Anaconda 并建好环境，可以参考：anaconda

🟩 1. 安装 CUDA

首先确认你的电脑有 NVIDIA 显卡，终端输入：

1	`nvidia-smi`

查看驱动信息，留意 CUDA Version（这是驱动支持的最高 CUDA 版本）：

去官网下载 CUDA：CUDA Toolkit Downloads

也可以直接在终端安装（安装包约 4 GB）：

1	`sudo apt install nvidia-cuda-toolkit`

装完后查看 CUDA 版本（我这边是 11.5）：

nvcc -V

去 PyTorch 官网，按自己的系统和 CUDA 版本选好，复制下方框里生成的安装命令：

激活你用 Anaconda 创建的虚拟环境：

1	`conda activate yolov5`

进入环境后，把刚才复制的安装指令粘贴到终端运行。

⚠️ 下载超时？
PyTorch 安装包很大，可能因为超时下载失败。下面的命令把连接超时改成 40 秒、读取超时改成 100 秒。

1 2	`conda config --set remote_connect_timeout_secs 40 conda config --set remote_read_timeout_secs 100`

在虚拟环境中进入 Python：

python

导入 PyTorch，检查 GPU 是否可用：

1 2	`import torch torch.cuda.is_available()`

输出 True 就说明安装成功 🎉

打开 PyCharm（Ubuntu 如何下载 PyCharm），按下图添加解释器：

添加成功后，右下角的 Python 解释器版本后面会显示环境名：