CentOSシステムでPytorch GPUアクセラレーションを有効にするには、PytorchのCuda、Cudnn、およびGPUバージョンをインストールする必要があります。次の手順では、プロセスをご案内します。
CUDAとCUDNNのインストール
CUDAバージョンの互換性を確認する：
nvidia-smiコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードは、CUDAバージョン11.1以降をサポートする場合があります。CUDA Toolkitのダウンロードとインストール： Nvidia Cuda Toolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。
cudnnライブラリをインストールする： nvidia cudnnの公式ウェブサイトにアクセスして、cudaバージョンと互換性のあるcudnnライブラリをダウンロードし、公式ガイドに従ってインストールを完了してください。
Pytorch GPUバージョンのインストール
- Pytorch GPUバージョンをPIPでインストールします。PIPコマンドを使用して、CUDAバージョンに応じて互換性のあるPytorch GPUバージョンをインストールします。たとえば、CUDA 11.1の場合、Pytorchの公式Webサイトが提供するコマンドを参照してインストールし、CudaバージョンとCudnnバージョンに一致するバージョンを必ず選択できます。
GPUサポートを確認します
-
CUDAの可用性を確認します。次のPythonコードを使用して、CUDAが正しくインストールされていることを確認してください。
トーチをインポートします print（torch.cuda.is_available（））＃出力true feancudaが利用可能です
-
GPU情報の取得：次のコードを実行して、GPUの数、現在使用されているGPUデバイス番号、およびGPU名を取得します。
print（torch.cuda.device_count（））＃出力gpus print（torch.cuda.current_device（））＃出力現在のgpuデバイス番号プリント（torch.cuda.get_device_name（0））
上記の手順が正常に完了した場合、CentOSシステムでPytorchのGPUアクセラレーション機能を使用できます。ご質問がある場合は、公式のPytorchドキュメントまたは関連するコミュニティフォーラムを参照してください。
以上がCentosのPytorchのGPUサポートはどのようにサポートされていますかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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