PyTorch kan accelerera AI/ML-applikationerna med en NVIDIA GPU via NVIDIA CUDA-biblioteket, precis som TensorFlow.
I den här artikeln kommer vi att visa dig hur du installerar PyTorch med NVIDIA GPU/CUDA accelerationsstöd på Debian 12 'Bookworm'.
Ämne för innehåll:
- Installera NVIDIA GPU-drivrutiner på Debian 12
- Installerar NVIDIA CUDA på Debian 12
- Installera Python 3 PIP och Python 3 Virtual Environment (venv) på Debian 12
- Skapa en Python 3 virtuell miljö för PyTorch
- Uppgradering av Python 3 PIP till den senaste versionen av Python 3 PyTorch Virtual Environment
- Installerar PyTorch med NVIDIA GPU/CUDA Acceleration Support på Debian 12
- Aktivera PyTorch Python 3 Virtual Environment
- Få åtkomst till PyTorch och kontrollera om NVIDIA GPU/CUDA-acceleration är tillgänglig
- Slutsats
Installera NVIDIA GPU-drivrutiner på Debian 12
För att PyTorch NVIDIA GPU/CUDA-acceleration ska fungera måste du installera NVIDIA GPU-drivrutinerna på Debian 12 . Om du behöver hjälp med att installera NVIDIA GPU-drivrutiner på ditt Debian 12-system, läs den här artikeln .
Installerar NVIDIA CUDA på Debian 12
För att PyTorch NVIDIA GPU/CUDA-acceleration ska fungera på Debian 12 måste du installera NVIDIA CUDA på Debian 12 . Om du behöver hjälp med att installera NVIDIA CUDA på ditt Debian 12-system, läs den här artikeln .
Installera Python 3 PIP och Python 3 Virtual Environment (venv) på Debian 12
För att installera PyTorch på Debian 12 måste du ha Python 3 PIP och Python virtuell miljö (venv) installerad.
Uppdatera först APT-paketförvarets cache med följande kommando:
$ sudo passande uppdatering 
För att installera Python 3 PIP och Python 3 virtuell miljö (venv), kör följande kommando:
$ sudo benägen Installera python3-pip python3-venv python3-dev För att bekräfta installationen, tryck på 'Y' och tryck sedan på
Python 3 PIP och Python 3 venv håller på att installeras. Det tar ett tag att slutföra.
Vid denna tidpunkt bör Python 3 PIP och Python 3 venv vara installerade.
Skapa en Python 3 virtuell miljö för PyTorch
Standardpraxis för att installera Python-biblioteken på Debian 12 är att installera dem i en virtuell Python-miljö så att de inte stör systemets Python-paket/bibliotek.
För att skapa en ny Python 3 virtuell miljö för PyTorch i katalogen '/opt/pytorch', kör följande kommando:
$ sudo python3 -m venv / välja / pytorchUppgradering av Python 3 PIP till den senaste versionen av Python 3 PyTorch Virtual Environment
För att uppgradera Python 3 PIP till den senaste versionen av den virtuella Python 3 '/opt/pytorch'-miljön, kör följande kommando:
$ sudo / välja / pytorch / bin / pip3 Installera --uppgradera pip 
Installerar PyTorch med NVIDIA GPU/CUDA Acceleration Support på Debian 12
För att PyTorch NVIDIA GPU/CUDA-accelerationen ska fungera måste du installera rätt version av PyTorch som stöder NVIDIA CUDA-drivrutinsversionen som du installerade på ditt Debian 12-system. När detta skrivs stöder PyTorch NVIDIA CUDA-drivrutinversionerna 11.8 och 12.1. För uppdaterad information om NVIDIA CUDA-drivrutinsversionerna som PyTorch stöder, kolla den officiella webbplatsen för PyTorch .
För att kontrollera NVIDIA CUDA-drivrutinsversionen som du installerade på ditt Debian 12-system, kör följande kommando. Som du kan se har vi NVIDIA CUDA version 11.8 installerad på vårt Debian 12-system.
$ nvcc --version 
För att installera PyTorch med stöd för NVIDIA CUDA 11.8 i den virtuella PyTorch Python 3-miljön, kör följande kommando:
$ sudo / välja / pytorch / bin / pip3 Installera torch torchvision torchaudio --index-url https: // download.pytorch.org / whl / med 118För att installera PyTorch med stöd för NVIDIA CUDA 12.1 i den virtuella PyTorch Python 3-miljön, kör följande kommando:
$ sudo / välja / pytorch / bin / pip3 Installera torch torchvision torchaudioPyTorch installeras i den virtuella PyTorch Python 3-miljön. Det tar ett tag att slutföra.
Vid denna tidpunkt bör PyTorch installeras på PyTorch Python 3 virtuella miljö
Aktivera PyTorch Python 3 Virtual Environment
För att aktivera PyTorch Python '/opt/pytorch' virtuell miljö, kör följande kommando:
$ . / välja / pytorch / bin / AktiveraDen virtuella PyTorch Python 3-miljön bör vara aktiverad.
Få åtkomst till PyTorch och kontrollera om NVIDIA GPU/CUDA-acceleration är tillgänglig
För att öppna Python 3 interaktiva skal, kör följande kommando:
$ python3Python 3 interaktiva skal bör öppnas.
Importera först PyTorch med följande kodrad:
$ importera ficklampa 
För att kontrollera versionen av PyTorch som du installerade, kör följande kodrad. Som du kan se kör vi PyTorch 2.1.0 med NVIDIA CUDA 11.8 accelerationsstöd (cu118).
$ ficklampa.__version__ 
För att kontrollera om PyTorch kan använda din NVIDIA GPU för NVIDIA CUDA-acceleration kan du också köra följande kodrad. Om NVIDIA CUDA-stöd är tillgängligt kommer 'True' att skrivas ut.
$ torch.cuda.is_available ( )Om du har flera GPU:er installerade på din dator kan du kontrollera antalet GPU:er som PyTorch kan använda med följande kodrad. Som du kan se har vi NVIDIA GPU (RTX 4070) installerad på vårt Debian 12-system.
$ torch.cuda.device_count ( )För att gå ur det interaktiva Python-skalet, kör följande kodrad:
$ sluta ( )Slutsats
I den här artikeln visade vi dig hur du installerar Python 3 PIP och Python 3 virtuell miljö (venv) på Debian 12. Vi visade dig också hur du skapar en Python 3 virtuell miljö för PyTorch på Debian 12 och hur du installerar PyTorch med NVIDIA CUDA 11.8 och 12.1 accelerationsstöd på Debian 12 också. Slutligen visade vi dig hur du aktiverar den virtuella PyTorch Python-miljön och får åtkomst till PyTorch på Debian 12.