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

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

1. 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。

2. 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。

3. 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

1. 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

1. 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

2. 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。