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远程服务器配置pytorch环境

🚀 PyTorch 环境配置指南

1. 创建 Conda 环境

conda create -n pytorch_env python=3.9

• ✅ 指定 Python 版本为 3.9
• 🌱 新建名为 pytorch_env 的虚拟环境

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2. 激活环境

conda activate pytorch_env

• 🔄 切换至新建的虚拟环境

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3. 验证 Python 版本

python --version

• 🧪 检查环境是否生效
• ⚠️ 预期输出：Python 3.9.x

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4. 检查 GPU 状态 (NVIDIA)

nvidia-smi

• 🖥️ 关键步骤！ 确认 CUDA 版本与驱动兼容性
• 📊 输出示例：

  +-----------------------------------------------------------------------------+
  | NVIDIA-SMI 515.86.01    Driver Version: 515.86.01    CUDA Version: 11.8     |
  +-----------------------------------------------------------------------------+
  

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5. 安装 PyTorch & TorchVision

pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 🔧 核心安装命令
• ⚡ 使用清华镜像源加速下载 (-i 参数)
• 📌 版本强制指定：
  • torch==2.6.0
  • torchvision==0.21.0
• 💡 版本匹配关系参考：PyTorch 版本兼容表

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注意

1. 版本对齐：PyTorch 与 CUDA 驱动需严格匹配，nvidia-smi 显示的 CUDA 版本是驱动支持的最高版本，实际安装需≤此版本
2. 镜像加速：国内强烈建议使用 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 避免下载失败
3. 环境隔离：Conda 虚拟环境避免包冲突，是深度学习项目的最佳实践！ 🛡️