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Linux国内vps上PyTorch环境怎么配置
2025/4/23 118次国内vps在Linux系统上配置PyTorch环境可以分为几个主要步骤，具体取决于你是否需要使用GPU支持。以下是详细的安装步骤：
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1. 安装Anaconda（推荐）
更新系统包：
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
复制代码
安装Anaconda：
访问Anaconda官网，下载适用于Linux的Anaconda安装包。在终端中导航到下载目录，运行安装脚本：
bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh
复制代码
按照屏幕上的指示完成安装，并在 .bashrc 文件中添加Anaconda的路径。
2. 创建虚拟环境
conda create --name pytorch_env python=3.9
复制代码
3. 激活虚拟环境
conda activate pytorch_env
复制代码
4. 安装PyTorch
安装CPU版本
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
复制代码
安装GPU版本（确保已安装CUDA和cuDNN）
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch -c nvidia
复制代码
注意：请将 11.8 替换为你系统上安装的CUDA版本。
5. 验证安装
在Python解释器中运行以下代码：
import torch
print(torch.__version__)
复制代码
检查CUDA是否可用：
print(torch.cuda.is_available())
复制代码
如果输出为 True，则表示PyTorch已成功安装并可以使用GPU。
6. 使用清华镜像源加速安装（可选）
如果在安装过程中遇到网速慢的问题，可以配置清华镜像源来加速下载：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
复制代码
7. 其他有用的操作
查看显卡信息：
nvidia-smi
复制代码
查看系统信息：
lsb_release -a
复制代码
查看系统位数：
file /bin/ls
复制代码
查看当前可获取的Python库的版本：
pip list
复制代码
更新指定版本的Python库：
pip install --upgrade package_name==version_number
复制代码
卸载所有的安装包：
pip freeze > requirements.txt
pip uninstall -r requirements.txt -y
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