1.1  电脑环境Ubuntu18.04,python3.10,cuda11.6,pytorch1.12.1

### 描述当前电脑环境配置 对于Ubuntu 18.04、Python 3.10、CUDA 11.6以及PyTorch 1.12.1的组合,在准备安装之前,需确认各个组件之间的兼容性。由于官方推荐基于特定版本的CUDA来选择合适的PyTorch版本[^1],而给定环境中使用的PyTorch版本为1.12.1,理论上应搭配较低版本的CUDA如11.3而非11.6。 然而,考虑到实际操作中的灵活性,可以尝试通过离线方式安装适合此环境的PyTorch版本。具体来说: #### 安装NVIDIA驱动程序 确保已正确安装适用于系统的NVIDIA驱动程序,这里建议至少使用支持CUDA 11.6的驱动版本,比如nvidia-driver-510或更新版本。 #### 配置CUDA和cuDNN 安装指定版本的CUDA工具包(即11.6),并且设置好环境变量以便于后续编译或其他依赖项能够识别到这些库的位置。同样地,安装匹配的cuDNN版本v8.4.0以优化神经网络运算性能。 #### 设置Python解释器及其虚拟环境 创建一个新的Python 3.10虚拟环境用于隔离项目依赖,并激活该环境执行接下来的操作。注意,虽然提到的是Python 3.10,但在某些情况下可能需要调整至更早一点但仍能被所选PyTorch版本良好支持的小版本号。 ```bash python3.10 -m venv my_pytorch_env source my_pytorch_env/bin/activate ``` #### 获取并安装PyTorch离线包 访问[PyTorch官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/)查找与上述条件相吻合的预构建二进制文件链接,特别关注`cu116`标记代表针对CUDA 11.6优化过的GPU加速版本,同时也要留意`cp310`标签表明这是专供Python 3.10运行时加载的设计。 一旦获取到了正确的.whl文件路径,则可以通过pip命令完成本地安装过程: ```bash pip install /path/to/downloaded/pytorch_cuda_cu116_whl_file.whl ``` 需要注意的是,尽管提供了关于Windows平台的一些额外指导信息[^2],但这里的重点在于描述Linux环境下特别是Ubuntu发行版上的部署流程。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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python==3.8; CUDA_Version==11.4; TensorRT-8.4.3.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4; 默认nvidia_cudnn_cu11-8.5.0.96-2-py3-none-manylinux1_x86_64; 默认nvidia_cublas_cu11-11.10.3.66-py3-none-manylinux1_x86_64; cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32; torch-1.13.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64; torchvision==0.14.1; yolov5-6.2;

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很多文章没介绍 CUDA是什么,上来直接安装,没有创建对应的环境。 so! 自己总结一下 转载请贴链接 https://blog.csdn.net/u013271656/article/details/105054615 1. Anaconda下创建torch环境 1.创建torch虚拟环境 >> conda create -n your_env_name python=X.X(3.7版本) 2. 激活虚拟环境 >> source activate your_env_name(虚拟环境名称) 2. 安装 torch 1. 进入 pytorch 官网, https://pytorch.org

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一、 CUDA 10.2 + cuDNN v7.6.5 安装 二、 CMake 3.21.1 + QT 5.11.1 + VTK8.2.0 + ITK4.13.3 安装 三、 WPS 和 Qtcreator 安装后无法输入中文 四 、 Qtcreator 输 入 #include 报 错 QString: No such file or directory 五、 Visual Studio Code + PuTTY 安装及使用 六、 Anaconda3 + PyTorch1.9 安装 七、 RadiAnt DICOM Viewer 安装 八、 ITK-SNAP 安装

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