PyTorch może przyspieszać aplikacje AI/ML przy użyciu procesora graficznego NVIDIA za pośrednictwem biblioteki NVIDIA CUDA natywnie, podobnie jak TensorFlow.
W tym artykule pokażemy, jak zainstalować PyTorch z obsługą akceleracji NVIDIA GPU/CUDA na Debianie 12 „Bookworm”.
Temat treści:
- Instalowanie sterowników procesora graficznego NVIDIA w systemie Debian 12
- Instalowanie NVIDIA CUDA na Debianie 12
- Instalowanie środowiska wirtualnego Python 3 PIP i Python 3 (venv) na Debianie 12
- Tworzenie wirtualnego środowiska Python 3 dla PyTorch
- Aktualizacja Python 3 PIP do najnowszej wersji w środowisku wirtualnym Python 3 PyTorch
- Instalowanie PyTorch z obsługą akceleracji GPU/CUDA NVIDIA w Debianie 12
- Aktywacja środowiska wirtualnego PyTorch Python 3
- Uzyskiwanie dostępu do PyTorch i sprawdzanie, czy dostępna jest akceleracja NVIDIA GPU/CUDA
- Wniosek
Instalowanie sterowników procesora graficznego NVIDIA w systemie Debian 12
Aby akceleracja GPU/CUDA PyTorch NVIDIA działała, musisz zainstaluj sterowniki procesora graficznego NVIDIA na Debianie 12 . Jeśli potrzebujesz pomocy w instalacji sterowników GPU NVIDIA w systemie Debian 12, przeczytaj ten artykuł .
Instalowanie NVIDIA CUDA na Debianie 12
Aby akceleracja GPU/CUDA PyTorch NVIDIA działała na Debianie 12, musisz zainstaluj NVIDIA CUDA na Debianie 12 . Jeśli potrzebujesz pomocy w instalacji NVIDIA CUDA w systemie Debian 12, przeczytaj ten artykuł .
Instalowanie środowiska wirtualnego Python 3 PIP i Python 3 (venv) na Debianie 12
Aby zainstalować PyTorch na Debianie 12, musisz mieć zainstalowane środowisko wirtualne Python 3 PIP i Python (venv).
Najpierw zaktualizuj pamięć podręczną repozytorium pakietów APT za pomocą następującego polecenia:
$ sudo trafna aktualizacja 
Aby zainstalować środowisko wirtualne Python 3 PIP i Python 3 (venv), uruchom następującą komendę:
$ sudo trafny zainstalować python3-pip python3-venv python3-dev Aby potwierdzić instalację, naciśnij „Y”, a następnie naciśnij
Instalowane są Python 3 PIP i Python 3 Venv. Ukończenie zajmuje trochę czasu.
W tym momencie należy zainstalować Python 3 PIP i Python 3 venv.
Tworzenie wirtualnego środowiska Python 3 dla PyTorch
Standardową praktyką instalowania bibliotek Pythona w Debianie 12 jest instalowanie ich w wirtualnym środowisku Python, aby nie kolidowały z systemowymi pakietami/bibliotekami Pythona.
Aby utworzyć nowe środowisko wirtualne Python 3 dla PyTorch w katalogu „/opt/pytorch”, uruchom następującą komendę:
$ sudo Python3 -M wenw / optować / pytorchAktualizacja Python 3 PIP do najnowszej wersji w środowisku wirtualnym Python 3 PyTorch
Aby zaktualizować Python 3 PIP do najnowszej wersji w środowisku wirtualnym Python 3 „/opt/pytorch”, uruchom następującą komendę:
$ sudo / optować / pytorch / kosz / pip3 zainstalować --aktualizacja pypeć 
Instalowanie PyTorch z obsługą akceleracji GPU/CUDA NVIDIA w Debianie 12
Aby akceleracja GPU/CUDA PyTorch NVIDIA działała, musisz zainstalować poprawną wersję PyTorch, która obsługuje wersję sterownika NVIDIA CUDA, którą zainstalowałeś w systemie Debian 12. W chwili pisania tego tekstu PyTorch obsługuje wersje sterowników NVIDIA CUDA 11.8 i 12.1. Aby uzyskać aktualne informacje na temat wersji sterownika NVIDIA CUDA obsługiwanych przez PyTorch, sprawdź oficjalną stronę PyTorch .
Aby sprawdzić wersję sterownika NVIDIA CUDA zainstalowaną w systemie Debian 12, uruchom następujące polecenie. Jak widać, w naszym systemie Debian 12 mamy zainstalowaną technologię NVIDIA CUDA w wersji 11.8.
$ nvcc --wersja 
Aby zainstalować PyTorch z obsługą NVIDIA CUDA 11.8 w środowisku wirtualnym PyTorch Python 3, uruchom następującą komendę:
$ sudo / optować / pytorch / kosz / pip3 zainstalować latarka torchvision torchaudio --indeks-url https: // pobierz.pytorch.org / whl / z 118Aby zainstalować PyTorch z obsługą NVIDIA CUDA 12.1 w środowisku wirtualnym PyTorch Python 3, uruchom następującą komendę:
$ sudo / optować / pytorch / kosz / pip3 zainstalować latarka torchvision torchaudioPyTorch jest instalowany w środowisku wirtualnym PyTorch Python 3. Ukończenie zajmuje trochę czasu.
W tym momencie PyTorch powinien zostać zainstalowany w środowisku wirtualnym PyTorch Python 3
Aktywacja środowiska wirtualnego PyTorch Python 3
Aby aktywować środowisko wirtualne PyTorch Python „/opt/pytorch”, uruchom następującą komendę:
$ . / optować / pytorch / kosz / AktywujNależy aktywować środowisko wirtualne PyTorch Python 3.
Uzyskiwanie dostępu do PyTorch i sprawdzanie, czy dostępna jest akceleracja NVIDIA GPU/CUDA
Aby otworzyć interaktywną powłokę Pythona 3, uruchom następujące polecenie:
$ Python3Należy otworzyć interaktywną powłokę Pythona 3.
Najpierw zaimportuj PyTorch za pomocą następującego wiersza kodu:
$ importuj pochodnię 
Aby sprawdzić zainstalowaną wersję PyTorch, uruchom następujący wiersz kodu. Jak widać, używamy PyTorch 2.1.0 z obsługą akceleracji NVIDIA CUDA 11.8 (cu118).
$ latarka.__wersja__ 
Aby sprawdzić, czy PyTorch może wykorzystać Twój procesor graficzny NVIDIA do akceleracji NVIDIA CUDA, możesz również uruchomić następujący wiersz kodu. Jeśli dostępna jest obsługa NVIDIA CUDA, zostanie wydrukowane „True”.
$ torch.cuda.is_available ( )Jeśli na komputerze zainstalowano wiele procesorów graficznych, możesz sprawdzić liczbę procesorów graficznych, których może używać PyTorch, za pomocą następującego wiersza kodu. Jak widać, mamy zainstalowany procesor graficzny NVIDIA (RTX 4070) w naszym systemie Debian 12.
$ latarka.cuda.device_count ( )Aby wyjść z interaktywnej powłoki Pythona, uruchom następujący wiersz kodu:
$ zrezygnować ( )Wniosek
W tym artykule pokazaliśmy, jak zainstalować środowisko wirtualne Python 3 PIP i Python 3 (venv) na Debianie 12. Pokazaliśmy również, jak utworzyć środowisko wirtualne Python 3 dla PyTorch na Debianie 12 i jak zainstalować PyTorch za pomocą NVIDIA CUDA Obsługa akceleracji 11.8 i 12.1 również w Debianie 12. Na koniec pokazaliśmy, jak aktywować środowisko wirtualne PyTorch Python i uzyskać dostęp do PyTorch na Debianie 12.