一、 ：探索Ubuntu与PyTorch的GPU加速之旅

你是不是曾为在Ubuntu系统上运行PyTorch而犹豫不决？你是不是想晓得PyTorch是不是真实的与CUDA兼容那个？别急，今天我们就来一探究竟揭开Ubuntu与PyTorch的GPU加速之旅。

二、 PyTorch与CUDA：一场手艺的邂逅

PyTorch，一个深厚受开发者喜喜欢的深厚度学框架，其有力巨大的GPU加速功能依赖于CUDA。CUDA，NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，为GPU加速给了有力巨大的支持。那么Ubuntu上的PyTorch是不是与CUDA兼容呢？答案是一准儿的。

三、 兼容性琢磨：版本匹配是关键

3.1 确定CUDA版本

先说说你需要确定你的CUDA版本。你能通过运行`nvcc --version`命令来查看CUDA的版本信息。

3.2 查找PyTorch版本

接下来你需要查找与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。你能访问PyTorch官网，查看支持的CUDA版本列表。

3.3 版本匹配

确保你的CUDA版本与PyTorch版本相匹配。如果版本不匹配，你兴许需要更新鲜或降级版本。

四、 安装与配置：Ubuntu与PyTorch的完美融合

4.1 安装NVIDIA驱动

先说说你需要安装NVIDIA驱动。你能从NVIDIA官网下载适合你Ubuntu版本的驱动程序，并按照官方指南进行安装。

4.2 安装CUDA Toolkit

安装CUDA Toolkit，这是运行PyTorch GPU加速的基础。你能从NVIDIA官网下载CUDA Toolkit，并按照官方指南进行安装。

4.3 安装cuDNN

cuDNN是NVIDIA为深厚度神经网络加速而设计的库。你能从NVIDIA官网下载cuDNN，并按照官方指南进行安装。

4.4 安装PyTorch

再说说你能用pip或conda来安装PyTorch。确保选择与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。

五、 实践案例：Ubuntu 20.04与PyTorch 1.8的GPU加速之旅

    
    sudo apt update
    sudo apt install python3-pip python3-dev
    pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
    
    

通过本文的解析，我们能看到，Ubuntu上的PyTorch与CUDA是兼容的。只要正确安装和配置，你就能在Ubuntu上享受到PyTorch的GPU加速功能。希望这篇文章能帮你顺利开启你的GPU加速之旅。

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