一、 ：为啥PyTorch GPU加速如此关键？

在深厚度学领域，PyTorch以其灵活性和容易用性受到广泛欢迎。只是如果你只依赖CPU进行计算，那么处理一巨大堆数据或麻烦模型时速度将变得磨蹭磨蹭来。GPU加速则为PyTorch带来了突破性的性能提升。让我们一起探索怎么在Linux系统中将PyTorch的GPU加速配置得更迅速。

二、 准备干活：确保你的Linux系统具备GPU加速条件

1. NVIDIA GPU

先说说你需要一台配备NVIDIA GPU的计算机。这些个GPU通常支持CUDA，这是NVIDIA给的一个并行计算平台，能巨大幅度搞优良GPU的运算能力。

2. CUDA Toolkit

下载并安装与你的GPU和PyTorch版本兼容的CUDA Toolkit。这将为你的系统给少许不了的工具和库，以便足够利用GPU的并行计算能力。

3. cuDNN

cuDNN是NVIDIA为深厚度神经网络给的GPU加速库。你需要下载与CUDA版本兼容的cuDNN库，并将其安装到系统中。

4. NVIDIA驱动程序

确保你的系统中安装了最新鲜版本的NVIDIA驱动程序。这能通过NVIDIA官网给的驱动程序下载和安装工具来完成。

三、 配置周围变量：让系统识别CUDA和cuDNN

1. 编辑~/.bashrc文件

用文本编辑器打开你的~/.bashrc文件，并添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

2. 应用配置

保存并关闭文件，然后在终端中运行以下命令使配置生效：

source ~/.bashrc

四、安装PyTorch：GPU加速版本的选择

1. 用pip安装

用pip安装支持GPU的PyTorch版本。

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

2. 用conda安装

如果你用conda， 能通过以下命令安装PyTorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

五、验证GPU加速：检查PyTorch是不是正确配置

在Python周围中，你能用以下代码来验证PyTorch是不是能够用GPU：

import torch
# 检查是不是有可用的GPU
print)
# 获取GPU设备数量
print)
# 获取当前GPU设备名称
print)

六、Linux下PyTorch GPU加速的优化技巧

通过以上步骤，你得已经在Linux系统中成功配置了PyTorch的GPU加速。为了进一步提升性能， 你能考虑以下优化技巧：

• 合理用ReLU激活函数
• 避免用~torch.cuda.empty_cache~
• 谨慎处理batch_size过细小的情况
• 启用batch_norm
• 避免不少许不了的变量创建和用~del~删除变量
• 在数据加载时启用~torch.backends.cudnn.benchmark=True~

通过这些个技巧，你能在Linux系统中将PyTorch的GPU加速配置得更迅速，从而在深厚度学项目中得到更优良的性能。

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