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在Win10的WSL2(Ubuntu 20.04)中安装Pytorch

{% note warning::前排提示,搞炸了。有会的兄弟教一下,谢谢。 %}

安装、配置WSL 2

参照前文,完成一个WSL的配置。

安装CUDA on WSL驱动

官网下载,安装即可,非常的人性化,一路默认即可。

最后在Terminal中输入 nvidia-smi 即可看到类似的输出:

C:\Users\aka> nvidia-smi
Mon Jan  3 10:03:49 2022
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 510.06       Driver Version: 510.06       CUDA Version: 11.6     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ... WDDM  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A    0C    P3    20W /  N/A |    122MiB /  6144MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

可以看到我们安装的 CUDA 版本是11.6,大于Pytorch官网推荐的11.3,但无伤大雅。

Pytorch Img
Pytorch Img

安装Pytorch

在官网选择环境,输入官网给的命令:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

需要安装的文件列表:

The following NEW packages will be INSTALLED:

  cudatoolkit        anaconda/pkgs/main/linux-64::cudatoolkit-11.3.1-h2bc3f7f_2
  ffmpeg             pytorch/linux-64::ffmpeg-4.3-hf484d3e_0
  gnutls             anaconda/pkgs/main/linux-64::gnutls-3.6.15-he1e5248_0
  lame               anaconda/pkgs/main/linux-64::lame-3.100-h7b6447c_0
  libiconv           anaconda/pkgs/main/linux-64::libiconv-1.15-h63c8f33_5
  libidn2            anaconda/pkgs/main/linux-64::libidn2-2.3.2-h7f8727e_0
  libtasn1           anaconda/pkgs/main/linux-64::libtasn1-4.16.0-h27cfd23_0
  libunistring       anaconda/pkgs/main/linux-64::libunistring-0.9.10-h27cfd23_0
  nettle             anaconda/pkgs/main/linux-64::nettle-3.7.3-hbbd107a_1
  openh264           anaconda/pkgs/main/linux-64::openh264-2.1.1-h4ff587b_0
  pytorch            pytorch/linux-64::pytorch-1.10.1-py3.9_cuda11.3_cudnn8.2.0_0
  pytorch-mutex      pytorch/noarch::pytorch-mutex-1.0-cuda
  torchaudio         pytorch/linux-64::torchaudio-0.10.1-py39_cu113
  torchvision        pytorch/linux-64::torchvision-0.11.2-py39_cu113

可以发现是有cuda toolkit的。输入y以安装。 在pytorch处会卡一会,应当是校验。

测试安装

python
import torch
torch.cuda.is_available()

输出应当是True。 不出所料,我这里是False。 炸了,再见。好像是清华镜像的问题。 不搞了,心态没了。