安装 miniconda, conda pip 换源

配置pytorch环境

查看已有环境

conda info -e

删除环境

(如果要删除已有的 pytorch 环境)

conda activate base  
conda remove -n pytorch --all  

新建环境

(python 3.8) , 命名为 pytorch , 并激活

conda create -n pytorch python=3.8  
conda activate pytorch  

升级pip等基础包

conda update -n base -c defaults conda
conda install pip  
pip install --upgrade pip
pip install --upgrade setuptools  
pip install ipython numpy matplotlib pandas  

安装 pytorch

Start Locally | PyTorch |

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html |

pytorch加速下载——清华镜像源(conda或者pip版本)_Boys_Wu的博客-CSDN博客_pytorch清华源下载

注意:
先用 nvdia-smi 看一下右上角的 cuda 版本然后到官网选择对应版本的链接
删除安装命令最后的 -c pytorch，才会采用清华源安装。

先执行这个安装cuda cudnn 等

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1  
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3

然后用这个修改torch的版本
(旧服务器的cuda是10.1的, 最新支持10.1的torch版本是1.7，装pytorch时复制这个命令安装就好)

pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.1+cu101 torchaudio==0.7.0  -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  

验证是否成功

ipython  

import torch  
torch.cuda.is_available()  

# 如果输出“True”，则说明GPU驱动和CUDA可以支持pytorch的加速计算！    
# 恭喜安装成功！    

print(torch.cuda.get_device_name(0))
# NVIDIA A100-PCIE-40GB

nvidia-smi
watch -n 2 nvidia-smi
(watch Ctrl+C 退出)

vim ~/.bashrc

conda activate pytorch

Conda.pytorch