Centos에서 Pytorch에 대한 GPU 지원은 어떻습니까?

CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, CUDNN 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다.

CUDA 및 CUDNN 설치

1. CUDA 버전 호환성 확인 : nvidia-smi 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA 버전 11.1 이상을 지원할 수 있습니다.

2. CUDA 툴킷 다운로드 및 설치 : NVIDIA CUDA 툴킷의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오.

3. CUDNN 라이브러리 설치 : NVIDIA CUDNN 공식 웹 사이트 로 이동하여 CUDA 버전과 호환되는 CUDNN 라이브러리를 다운로드 한 다음 공식 안내서를 따라 설치를 완료하십시오.

Pytorch GPU 버전 설치

1. PIP로 Pytorch GPU 버전을 설치하십시오 : PIP 명령을 사용하여 CUDA 버전에 따라 호환 Pytorch GPU 버전을 설치하십시오. 예를 들어 CUDA 11.1의 경우 Pytorch의 공식 웹 사이트에서 제공 한 명령을 참조하여 설치하고 CUDA 및 CUDNN 버전과 일치하는 버전을 선택할 수 있습니다.

GPU 지원을 확인하십시오

1. CUDA 가용성 확인 : 다음 파이썬 코드를 사용하여 CUDA가 올바르게 설치되어 있는지 확인하십시오.

    토치 수입
   print (torch.cuda.is_available ()) # output true 님은 cuda를 사용할 수 있습니다

2. GPU 정보 가져 오기 : GPU 수, 현재 사용되는 GPU 장치 번호 및 GPU 이름을 얻으려면 다음 코드를 실행하십시오.

    print (torch.cuda.device_count ()) # gpus print 수를 출력 (torch.cuda.current_device ()) # 현재 GPU 장치 번호 인쇄 (Torch.cuda.get_device_name (0)) # 출력 # 첫 번째 GPU 장치 이름을 출력합니다.

위의 단계가 성공적으로 완료되면 CentOS 시스템에서 Pytorch의 GPU 가속 기능을 사용할 수 있습니다. 궁금한 점이 있으면 공식 Pytorch 문서 또는 관련 커뮤니티 포럼을 참조하십시오.

위 내용은 Centos에서 Pytorch에 대한 GPU 지원은 어떻습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!