Kaip įdiegti „PyTorch“ naudojant NVIDIA GPU / CUDA spartinimo palaikymą „Debian 12“.

„PyTorch“ gali paspartinti AI / ML programas naudodama NVIDIA GPU per NVIDIA CUDA biblioteką, kaip ir „TensorFlow“.

Šiame straipsnyje parodysime, kaip įdiegti „PyTorch“ su NVIDIA GPU/CUDA spartinimo palaikymu „Debian 12“ „Bookworm“.

Turinio tema:

1. NVIDIA GPU tvarkyklių diegimas Debian 12
2. NVIDIA CUDA diegimas Debian 12
3. Python 3 PIP ir Python 3 virtualios aplinkos (venv) diegimas Debian 12
4. Python 3 virtualios aplinkos kūrimas, skirtas PyTorch
5. Python 3 PIP atnaujinimas į naujausią versiją Python 3 PyTorch virtualioje aplinkoje
6. „PyTorch“ diegimas su NVIDIA GPU / CUDA spartinimo palaikymu „Debian 12“.
7. PyTorch Python 3 virtualios aplinkos aktyvinimas
8. Prieiga prie „PyTorch“ ir tikrinama, ar galimas NVIDIA GPU / CUDA spartinimas
9. Išvada

NVIDIA GPU tvarkyklių diegimas Debian 12

Kad PyTorch NVIDIA GPU/CUDA spartinimas veiktų, turite įdiekite NVIDIA GPU tvarkykles Debian 12 . Jei jums reikia pagalbos diegiant NVIDIA GPU tvarkykles „Debian 12“ sistemoje, perskaitykite šį straipsnį .

NVIDIA CUDA diegimas Debian 12

Kad „PyTorch NVIDIA GPU/CUDA“ spartinimas veiktų „Debian 12“, turite įdiekite NVIDIA CUDA „Debian 12“. . Jei jums reikia pagalbos diegiant NVIDIA CUDA savo Debian 12 sistemoje, perskaitykite šį straipsnį .

Python 3 PIP ir Python 3 virtualios aplinkos (venv) diegimas Debian 12

Norėdami įdiegti PyTorch Debian 12, turite turėti Python 3 PIP ir Python virtualią aplinką (venv).

Pirmiausia atnaujinkite APT paketų saugyklos talpyklą naudodami šią komandą:

Norėdami įdiegti Python 3 PIP ir Python 3 virtualią aplinką (venv), paleiskite šią komandą:

Norėdami patvirtinti diegimą, paspauskite „Y“, tada paspauskite <Įveskite> .

Diegiami Python 3 PIP ir Python 3 venv. Užbaigti užtrunka šiek tiek laiko.

Šiuo metu reikia įdiegti Python 3 PIP ir Python 3 venv.

Python 3 virtualios aplinkos kūrimas, skirtas PyTorch

Įprasta „Python“ bibliotekų diegimo „Debian 12“ praktika yra įdiegti „Python“ virtualioje aplinkoje, kad jos netrukdytų sistemos „Python“ paketams / bibliotekoms.

Norėdami sukurti naują Python 3 virtualią aplinką „PyTorch“ kataloge „/opt/pytorch“, paleiskite šią komandą:

Python 3 PIP atnaujinimas į naujausią versiją Python 3 PyTorch virtualioje aplinkoje

Norėdami atnaujinti Python 3 PIP į naujausią versiją Python 3 '/opt/pytorch' virtualioje aplinkoje, paleiskite šią komandą:

„PyTorch“ diegimas su NVIDIA GPU / CUDA spartinimo palaikymu „Debian 12“.

Kad PyTorch NVIDIA GPU/CUDA spartinimas veiktų, turite įdiegti tinkamą PyTorch versiją, kuri palaiko NVIDIA CUDA tvarkyklės versiją, kurią įdiegėte savo Debian 12 sistemoje. Šio rašymo metu „PyTorch“ palaiko NVIDIA CUDA tvarkyklės 11.8 ir 12.1 versijas. Norėdami gauti atnaujintos informacijos apie NVIDIA CUDA tvarkyklės versijas, kurias palaiko PyTorch, Patikrinkite oficialią PyTorch svetainę .

Norėdami patikrinti NVIDIA CUDA tvarkyklės versiją, kurią įdiegėte savo Debian 12 sistemoje, paleiskite šią komandą. Kaip matote, mūsų Debian 12 sistemoje įdiegta NVIDIA CUDA 11.8 versija.

Norėdami įdiegti PyTorch su NVIDIA CUDA 11.8 palaikymu PyTorch Python 3 virtualioje aplinkoje, paleiskite šią komandą:

Norėdami įdiegti PyTorch su NVIDIA CUDA 12.1 palaikymu PyTorch Python 3 virtualioje aplinkoje, paleiskite šią komandą:

„PyTorch“ įdiegiamas „PyTorch Python 3“ virtualioje aplinkoje. Užbaigti užtrunka šiek tiek laiko.

Šiuo metu „PyTorch“ turėtų būti įdiegta „PyTorch Python 3“ virtualioje aplinkoje

PyTorch Python 3 virtualios aplinkos aktyvinimas

Norėdami suaktyvinti PyTorch Python „/opt/pytorch“ virtualią aplinką, paleiskite šią komandą:

Turi būti suaktyvinta PyTorch Python 3 virtuali aplinka.

Prieiga prie „PyTorch“ ir tikrinama, ar galimas NVIDIA GPU / CUDA spartinimas

Norėdami atidaryti Python 3 interaktyvų apvalkalą, paleiskite šią komandą:

Reikėtų atidaryti Python 3 interaktyvų apvalkalą.

Pirmiausia importuokite „PyTorch“ naudodami šią kodo eilutę:

Norėdami patikrinti įdiegtą PyTorch versiją, paleiskite šią kodo eilutę. Kaip matote, mes naudojame PyTorch 2.1.0 su NVIDIA CUDA 11.8 spartinimo palaikymu (cu118).

Norėdami patikrinti, ar „PyTorch“ gali naudoti jūsų NVIDIA GPU NVIDIA CUDA pagreitinimui, taip pat galite paleisti šią kodo eilutę. Jei yra NVIDIA CUDA palaikymas, bus išspausdinta „True“.

Jei kompiuteryje įdiegėte kelis GPU, galite patikrinti GPU, kurį „PyTorch“ gali naudoti, skaičių naudodami šią kodo eilutę. Kaip matote, mūsų Debian 12 sistemoje įdiegtas NVIDIA GPU (RTX 4070).

Norėdami išeiti iš Python interaktyvaus apvalkalo, paleiskite šią kodo eilutę:

Išvada

Šiame straipsnyje mes parodėme, kaip įdiegti Python 3 PIP ir Python 3 virtualią aplinką (venv) Debian 12. Taip pat parodėme, kaip sukurti Python 3 virtualią aplinką, skirtą PyTorch sistemoje Debian 12 ir kaip įdiegti PyTorch naudojant NVIDIA CUDA 11.8 ir 12.1 pagreičio palaikymas Debian 12 taip pat. Galiausiai parodėme, kaip suaktyvinti PyTorch Python virtualią aplinką ir pasiekti PyTorch Debian 12.