Как установить PyTorch с поддержкой ускорения NVIDIA GPU/CUDA в Debian 12

Kak Ustanovit Pytorch S Podderzkoj Uskorenia Nvidia Gpu Cuda V Debian 12



PyTorch — это платформа машинного обучения (ML) с открытым исходным кодом от Facebook/Meta. Это альтернатива TensorFlow. PyTorch — очень популярный фреймворк AI/ML, который становится все популярнее с каждым днем.

PyTorch может ускорять приложения AI/ML с помощью графического процессора NVIDIA через библиотеку NVIDIA CUDA, как и TensorFlow.

В этой статье мы покажем вам, как установить PyTorch с поддержкой ускорения NVIDIA GPU/CUDA в Debian 12 «Bookworm».







Тема содержания:

  1. Установка драйверов графического процессора NVIDIA в Debian 12
  2. Установка NVIDIA CUDA в Debian 12
  3. Установка PIP Python 3 и виртуальной среды Python 3 (venv) в Debian 12
  4. Создание виртуальной среды Python 3 для PyTorch
  5. Обновление Python 3 PIP до последней версии в виртуальной среде Python 3 PyTorch
  6. Установка PyTorch с поддержкой ускорения NVIDIA GPU/CUDA в Debian 12
  7. Активация виртуальной среды PyTorch Python 3
  8. Доступ к PyTorch и проверка доступности ускорения NVIDIA GPU/CUDA
  9. Заключение

Установка драйверов графического процессора NVIDIA в Debian 12

Чтобы ускорение PyTorch NVIDIA GPU/CUDA работало, вам необходимо установите драйверы графического процессора NVIDIA в Debian 12 . Если вам нужна помощь в установке драйверов графического процессора NVIDIA в вашей системе Debian 12, прочитайте эту статью .



Установка NVIDIA CUDA в Debian 12

Чтобы ускорение PyTorch NVIDIA GPU/CUDA работало в Debian 12, вам необходимо установить NVIDIA CUDA на Debian 12 . Если вам нужна помощь в установке NVIDIA CUDA в вашей системе Debian 12, прочитайте эту статью .



Установка PIP Python 3 и виртуальной среды Python 3 (venv) в Debian 12

Чтобы установить PyTorch в Debian 12, вам необходимо установить Python 3 PIP и виртуальную среду Python (venv).





Сначала обновите кеш репозитория пакетов APT с помощью следующей команды:

$ судо подходящее обновление



Чтобы установить Python 3 PIP и виртуальную среду Python 3 (venv), выполните следующую команду:

$ судо подходящий установить python3-pip python3-venv python3-dev

Для подтверждения установки нажмите «Y», а затем нажмите <Ввод> .

  Скриншот компьютера. Описание создается автоматически.

Устанавливаются Python 3 PIP и Python 3 venv. Это займет некоторое время.

  Скриншот компьютера. Описание создается автоматически.

На этом этапе должны быть установлены Python 3 PIP и Python 3 venv.

  Снимок экрана компьютерной программы. Описание создается автоматически.

Создание виртуальной среды Python 3 для PyTorch

Стандартной практикой установки библиотек Python в Debian 12 является их установка в виртуальной среде Python, чтобы они не мешали системным пакетам/библиотекам Python.

Чтобы создать новую виртуальную среду Python 3 для PyTorch в каталоге «/opt/pytorch», выполните следующую команду:

$ судо python3 венв / выбрать / Питорч

Обновление Python 3 PIP до последней версии в виртуальной среде Python 3 PyTorch

Чтобы обновить PIP Python 3 до последней версии в виртуальной среде Python 3 «/opt/pytorch», выполните следующую команду:

$ судо / выбрать / Питорч / мусорное ведро / пип3 установить --обновление пункт

Установка PyTorch с поддержкой ускорения NVIDIA GPU/CUDA в Debian 12

Чтобы ускорение PyTorch NVIDIA GPU/CUDA работало, вам необходимо установить правильную версию PyTorch, которая поддерживает версию драйвера NVIDIA CUDA, установленную в вашей системе Debian 12. На момент написания этой статьи PyTorch поддерживает драйвер NVIDIA CUDA версий 11.8 и 12.1. Обновленную информацию о версиях драйверов NVIDIA CUDA, которые поддерживает PyTorch, см. посетите официальный сайт PyTorch .

Чтобы проверить версию драйвера NVIDIA CUDA, установленную в вашей системе Debian 12, выполните следующую команду. Как видите, в нашей системе Debian 12 установлена ​​версия NVIDIA CUDA 11.8.

$ НВКК --версия

  Скриншот компьютера. Описание создается автоматически.

Чтобы установить PyTorch с поддержкой NVIDIA CUDA 11.8 в виртуальной среде PyTorch Python 3, выполните следующую команду:

$ судо / выбрать / Питорч / мусорное ведро / пип3 установить фонарик --index-url https: // download.pytorch.org / что / со 118

Чтобы установить PyTorch с поддержкой NVIDIA CUDA 12.1 в виртуальной среде PyTorch Python 3, выполните следующую команду:

$ судо / выбрать / Питорч / мусорное ведро / пип3 установить фонарик

PyTorch устанавливается в виртуальной среде PyTorch Python 3. Это займет некоторое время.

На этом этапе PyTorch должен быть установлен в виртуальной среде PyTorch Python 3.

  Скриншот компьютера. Описание создается автоматически.

Активация виртуальной среды PyTorch Python 3

Чтобы активировать виртуальную среду PyTorch Python «/opt/pytorch», выполните следующую команду:

$ . / выбрать / Питорч / мусорное ведро / активировать

Виртуальная среда PyTorch Python 3 должна быть активирована.

  Скриншот компьютера. Описание создается автоматически.

Доступ к PyTorch и проверка доступности ускорения NVIDIA GPU/CUDA

Чтобы открыть интерактивную оболочку Python 3, выполните следующую команду:

$ python3

Должна быть открыта интерактивная оболочка Python 3.

Сначала импортируйте PyTorch с помощью следующей строки кода:

$ импортный фонарь

  Скриншот компьютера. Описание создается автоматически.

Чтобы проверить установленную версию PyTorch, запустите следующую строку кода. Как видите, мы используем PyTorch 2.1.0 с поддержкой ускорения NVIDIA CUDA 11.8 (cu118).

$ факел.__версия__

  Скриншот компьютера. Описание создается автоматически.

Чтобы проверить, может ли PyTorch использовать ваш графический процессор NVIDIA для ускорения NVIDIA CUDA, вы также можете запустить следующую строку кода. Если доступна поддержка NVIDIA CUDA, будет напечатано «True».

$ torch.cuda.is_available ( )

Если на вашем компьютере установлено несколько графических процессоров, вы можете проверить количество графических процессоров, которые PyTorch может использовать, с помощью следующей строки кода. Как видите, в нашей системе Debian 12 установлен графический процессор NVIDIA (RTX 4070).

$ torch.cuda.device_count ( )

Чтобы выйти из интерактивной оболочки Python, выполните следующую строку кода:

$ покидать ( )

Заключение

В этой статье мы показали вам, как установить Python 3 PIP и виртуальную среду Python 3 (venv) в Debian 12. Мы также показали, как создать виртуальную среду Python 3 для PyTorch в Debian 12 и как установить PyTorch с NVIDIA CUDA. Поддержка ускорения версий 11.8 и 12.1 также поддерживается в Debian 12. Наконец, мы показали вам, как активировать виртуальную среду PyTorch Python и получить доступ к PyTorch в Debian 12.