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:
- Установка драйверов графического процессора NVIDIA в Debian 12
- Установка NVIDIA CUDA в Debian 12
- Установка PIP Python 3 и виртуальной среды Python 3 (venv) в Debian 12
- Создание виртуальной среды Python 3 для PyTorch
- Обновление Python 3 PIP до последней версии в виртуальной среде Python 3 PyTorch
- Установка PyTorch с поддержкой ускорения NVIDIA GPU/CUDA в Debian 12
- Активация виртуальной среды PyTorch Python 3
- Доступ к PyTorch и проверка доступности ускорения NVIDIA GPU/CUDA
- 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-devДля подтверждения установки нажмите «Y», а затем нажмите <Ввод> .
Устанавливаются Python 3 PIP и Python 3 venv. Это займет некоторое время.
На этом этапе должны быть установлены Python 3 PIP и Python 3 venv.
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 -м венв / выбрать / ПиторчОбновление 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 
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 118Чтобы установить PyTorch с поддержкой NVIDIA CUDA 12.1 в виртуальной среде PyTorch Python 3, выполните следующую команду:
$ судо / выбрать / Питорч / мусорное ведро / пип3 установить фонарикPyTorch устанавливается в виртуальной среде PyTorch Python 3. Это займет некоторое время.
На этом этапе PyTorch должен быть установлен в виртуальной среде PyTorch Python 3.
Активация виртуальной среды PyTorch Python 3
Чтобы активировать виртуальную среду PyTorch Python «/opt/pytorch», выполните следующую команду:
$ . / выбрать / Питорч / мусорное ведро / активироватьВиртуальная среда PyTorch Python 3 должна быть активирована.
Доступ к PyTorch и проверка доступности ускорения NVIDIA GPU/CUDA
Чтобы открыть интерактивную оболочку Python 3, выполните следующую команду:
$ python3Должна быть открыта интерактивная оболочка Python 3.
Сначала импортируйте PyTorch с помощью следующей строки кода:
$ импортный фонарь 
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__ 
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.