Centos에서 Pytorch 버전을 선택하는 방법

Centos 시스템에 Pytorch를 설치하려면 적절한 버전을 신중하게 선택해야하며 다음과 같은 주요 요소를 고려해야합니다.

1. 시스템 환경 호환성 :

1. 운영 체제 : Centos 7 이상이 권장됩니다.

2. CUDA 및 CUDNN : Pytorch 버전은 CUDA 버전과 밀접한 관련이 있습니다. 예를 들어, Pytorch 1.9.0은 Cuda 11.1을 필요로하고 Pytorch 2.0.1은 Cuda 11.3을 필요로합니다. CUDNN 버전도 CUDA 버전과 일치해야합니다. Pytorch 버전을 선택하기 전에 호환 CUDA 및 CUDNN 버전이 설치되었는지 확인하십시오.

3. Python 버전 : Pytorch는 공식적으로 Python 버전 3.6 ~ 3.9를 지원하지만 Python 버전에 대한 다양한 Pytorch 버전의 호환성은 약간 다릅니다. Python 3.7 또는 3.8은 최상의 호환성 및 성능을 위해 권장됩니다.

4. GPU 가속도 : NVIDIA GPU 가속 컴퓨팅을 사용해야하는 경우 CUDA를 지원하는 Pytorch 버전을 설치하고 GPU 드라이버 및 CUDA 버전이 올바르게 설치되고 호환되도록해야합니다.

2. 설치 단계 :

1. 가상 환경 생성 (권장) : Conda를 사용하여 시스템의 다른 Python 환경과의 충돌을 피하기 위해 별도의 가상 환경을 만듭니다.

    Conda Create -N Pytorch_env Python = 3.8 # Python 3.8을 사용하는 것이 좋습니다.
   콘다 활성화 pytorch_env

2. Pytorch 설치 :

   • CPU 버전 : GPU 가속이 필요하지 않은 경우 Pytorch의 CPU 버전을 설치하십시오.

      PIP Torch Torchvision Torchaudio를 설치하십시오

   • GPU 버전 : GPU 가속이 필요한 경우 CUDA 버전에 따라 해당 설치 명령을 선택하십시오. 예를 들어 CUDA 버전 11.3 :

      PIP TORCH TORCHVISION TORCHAUDIO -INDEX-URL https://download.pytorch.org/whl/cu113

     cu113 실제로 설치 한 CUDA 버전 번호로 바꾸십시오.

3. 설치 확인 : 설치가 완료된 후 다음 코드를 실행하여 Pytorch가 성공적으로 설치되고 GPU를 사용할 수 있는지 확인하십시오.

    토치 수입
   인쇄 (토치 .__ 버전 __)
   print (torch.cuda.is_available ()) # true는 GPU를 사용할 수 있음을 나타냅니다

3. 주목할만한 사항 :

• 드라이버 : Pytorch를 설치하기 전에 CUDA 버전과 호환되는 NVIDIA 그래픽 카드 드라이버가 설치되어 있는지 확인하십시오.
• 시스템 리소스 : 다른 Pytorch 버전마다 시스템 리소스 (메모리 등)에 대한 요구 사항이 다릅니다. 설치 전에 시스템 리소스가 충분한 지 확인하십시오.

위의 단계를 완료 한 후 CentOS 시스템에서 딥 러닝 개발에 Pytorch를 성공적으로 사용할 수 있습니다. 올바른 CUDA 버전을 선택하는 것이 GPU 버전 Pytorch를 성공적으로 설치하는 열쇠입니다.

위 내용은 Centos에서 Pytorch 버전을 선택하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!