Как заставить conda установить pytorch-gpu, а не pytorch-cpu Ubuntu cuda 11.4
Я прочесал все подобные вопросы, но безрезультатно. У меня старый графический процессор, который я пытаюсь заставить работать с CUDA и pytorch. По какой-то причине я не могу заставить Conda установить графический процессор pytorch. Что бы я ни делал, он пытается установить процессорную версию pytorch.
Я строю свою конду вот так — миниконда
conda create --name черепаха python=3.9 числовое изменение
Мне нужно принудительно установить конкретную версию CUDA 11.4.
conda install pytorch=1.11.0 torchvision=0.12 torchaudio=0.11 cudatoolkit=11.4 -c pytorch -c nvidia
Кто-то сказал, что torchvision и torchaudio могут привести к установке версии процессора.
conda install pytorch=1.11.0 cudatoolkit=11.4 -c pytorch -c nvidia
Независимо от того, что я делаю, он пытается установить процессорную версию pytorch.
Итак, что именно определяет необходимость установки версии процессора. У меня есть графический процессор в этой коробке.
информация о конде
Похоже, что графический процессор правильно определяется conda, но, глядя на доступные файлы в канале pytorch, я думаю, что версии для cuda версии 11.4 нет. Можете ли вы попробовать другую версию cuda, например. conda install pytorch=1.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c nvidia
Это сработало. Вы хотите, чтобы это был ответ? Поскольку я пытаюсь научиться ловить рыбу, как вы узнали, что cuda недоступна в версии 11.4?
Опубликовал это как ответ с объяснением, как проверить доступные версии.
Ответы 1
Поскольку виртуальный пакет __cuda==11.4 присутствует, conda должна иметь возможность устанавливать версии pytorch с ускорением графического процессора. Следующее, что нужно проверить, — доступные версии cuda. Вы можете использовать conda search для этого следующим образом:
conda search -c pytorch pytorch==1.11
# Name Version Build Channel
pytorch 1.11.0 py3.10_cpu_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.10_cuda10.2_cudnn7.6.5_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.10_cuda11.1_cudnn8.0.5_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.10_cuda11.3_cudnn8.2.0_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.10_cuda11.5_cudnn8.3.2_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.7_cpu_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.7_cuda10.2_cudnn7.6.5_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.7_cuda11.1_cudnn8.0.5_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.7_cuda11.3_cudnn8.2.0_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.7_cuda11.5_cudnn8.3.2_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.8_cpu_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.8_cuda10.2_cudnn7.6.5_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.8_cuda11.1_cudnn8.0.5_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.8_cuda11.3_cudnn8.2.0_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.8_cuda11.5_cudnn8.3.2_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.9_cpu_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.9_cuda10.2_cudnn7.6.5_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.9_cuda11.1_cudnn8.0.5_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.9_cuda11.3_cudnn8.2.0_0 pytorch
pytorch 1.11.0 py3.9_cuda11.5_cudnn8.3.2_0 pytorch
Обратите внимание, что для Python 3.9, который у вас есть, доступны только cuda10.2, cuda11.1, cuda11.3 и cuda11.5.
Таким образом, принудительно cudatoolkit=11.4, conda не может найти подходящую версию графического процессора pytorch и устанавливает вариант только с процессором. Поскольку ваш драйвер/видеокарта поддерживает только cuda 11.4, лучшим вариантом, вероятно, будет использование 11.3:
conda install pytorch=1.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c nvidia
Можете ли вы показать результат
conda info?