Debian PyTorch依赖如何配置

Debian 上配置 PyTorch 依赖的实用步骤

一 基础系统依赖

• 更新索引并安装编译与多媒体基础库（CPU 与 GPU 通用）：
  • sudo apt update & & sudo apt install -y build-essential cmake git python3-dev python3-pip
  • sudo apt install -y libopenblas-dev liblapack-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
• 说明：上述库覆盖矩阵运算（OpenBLAS/LAPACK）、图像处理与视频编解码等常见深度学习依赖，可减少后续运行与编译时的缺库问题。

二 GPU 环境准备与 CUDA/cuDNN 配置

• 安装 NVIDIA 驱动（确保与显卡匹配），随后安装 CUDA Toolkit 与 cuDNN，两者版本需与将要安装的 PyTorch 发行版匹配。
• 配置环境变量（示例为常见路径，按实际安装路径调整）：
  • export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
  • export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
• 验证驱动与 CUDA：
  • nvidia-smi（查看驱动与 CUDA 运行时版本）
  • nvcc --version（查看 CUDA Toolkit 编译器版本）
• 注意：驱动、CUDA、cuDNN 与 PyTorch 的版本矩阵必须一致，否则会出现无法调用 GPU 或运行报错。

三 安装 PyTorch 与常用变体

• 建议使用虚拟环境（venv 或 conda）隔离依赖：
  • python3 -m venv pytorch_env & & source pytorch_env/bin/activate
• 使用 pip 安装（按硬件与 CUDA 选择其一）：
  • CPU：pip install torch torchvision torchaudio
  • GPU（示例为 CUDA 11.8）：pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
• 使用 conda 安装（便于同时管理 CUDA 运行时）：
  • CPU：conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
  • GPU（示例为 CUDA 11.8）：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch -c nvidia
• 提示：将命令中的 cu118 或 cudatoolkit=11.8 替换为与你系统一致的 CUDA 主次版本号。

四 验证安装与环境变量要点

• 基础验证（应返回版本号与 True/False）：
  • python3 - < < ‘PY’ import torch print(“torch:”, torch.version) print(“cuda:”, torch.cuda.is_available()) print(“cudnn:”, torch.backends.cudnn.is_available() if torch.cuda.is_available() else “N/A”) PY
• GPU 特定库验证（可选）：
  • python3 -c “from torch.utils.cpp_extension import CUDA_HOME; print(‘CUDA_HOME =’, CUDA_HOME)”
• 常见问题速查：
  • 网络慢或超时：pip 安装时可使用国内镜像源（如清华源）加速。
  • CUDA 不匹配：核对 nvidia-smi 与 nvcc 输出，确保与 PyTorch 的 CUDA 版本一致，必要时更换 PyTorch 的 CUDA 变体或重装对应 CUDA/cuDNN。
  • 缺库报错：回到第二节补充安装对应的系统依赖库。

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