Ubuntu系统如何管理PyTorch依赖

Ubuntu 下管理 PyTorch 依赖的实用指南

一 环境隔离与基础准备

• 建议使用虚拟环境隔离不同项目的依赖，常用工具有 venv 与 conda。
• 系统准备与常用命令示例：
  • 更新系统并安装基础工具：
    sudo apt update & & sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv
  • 使用 venv 创建与激活环境：
    python3 -m venv ~/venvs/pt310
    source ~/venvs/pt310/bin/activate
  • 使用 conda 创建与激活环境：
    conda create -n pt310 python=3.10 -y
    conda activate pt310
• 说明：venv 轻量、系统级依赖少；conda 可同时管理 Python 与 CUDA/cuDNN 等二进制依赖，便于复现实验环境。

二 安装 PyTorch 与匹配依赖

• 选择安装方式
  • pip：安装预编译的 wheel 包，简单通用；GPU 版本需系统具备兼容的 NVIDIA 驱动。
  • conda：可用 cudatoolkit/cuDNN 与 PyTorch 一同安装，减少系统层面配置负担。
• 常用安装命令（示例，按你的 CUDA 或 CPU 选择其一）
  • CPU 版本：
    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
  • GPU 版本（示例一，CUDA 12.1）：
    pip install torch==2.1.0+cu121 torchvision==0.16.0+cu121 torchaudio==2.1.0+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
  • GPU 版本（示例二，CUDA 12.6）：
    pip install torch==2.6.0+cu126 torchvision==0.17.0+cu126 torchaudio==2.6.0+cu126 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
  • conda 方式（会自动拉取 cudatoolkit 等）：
    conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
• 版本匹配要点
  • 保持 torch / torchvision / torchaudio 的版本一致（如均为 2.6.0 或均为 2.1.0）。
  • 选择与驱动匹配的 CUDA 版本；若使用 pip 的 GPU 包，仍需系统安装兼容的 NVIDIA 驱动。

三 验证安装与常见依赖问题排查

• 验证命令（在激活的虚拟环境中执行）：
  python - < < ‘PY’ import torch, sys print(“torch:”, torch.version, “cuda:”, torch.version.cuda) print(“cuda available:”, torch.cuda.is_available()) print(“device count:”, torch.cuda.device_count()) if torch.cuda.is_available(): print(“device name:”, torch.cuda.get_device_name(0)) PY
• 常见问题与处理
  • torch.cuda.is_available() 为 False
    • 可能原因：未装 NVIDIA 驱动、驱动版本与 CUDA 不匹配、使用了 CPU 版本的 PyTorch、未在 GPU 环境运行。
    • 处理：确认驱动与 CUDA 兼容；必要时重装匹配版本的 PyTorch（如从 CPU 切换到 +cu121 或 +cu126 的 GPU 版本）。
  • 版本冲突或不一致
    • 处理：在独立虚拟环境中重装；固定版本号（如 torch==2.6.0+cu126 等），避免混用 pip 与 conda 的已安装二进制包。
  • 构建/编译扩展时报错
    • 处理：安装构建依赖（如 build-essential、cmake、git、numpy、pyyaml、mkl 等），再重试安装或编译。

四 依赖记录与团队协作

• requirements.txt（pip）
  • 固定精确版本与索引源，便于复现：
    torch==2.6.0+cu126
    torchvision==0.17.0+cu126
    torchaudio==2.6.0+cu126
    –extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
• environment.yml（conda）
  • 示例：
    name: pt310
    channels:
    • pytorch
    • nvidia
    • defaults
      dependencies:
    • python=3.10
    • pytorch=2.1.0
    • torchvision=0.16.0
    • torchaudio=0.16.0
    • pytorch-cuda=12.1
• 建议使用 虚拟环境 + 固定版本 + 锁文件（requirements.txt 或 environment.yml），并在仓库根目录记录硬件与驱动信息（如 nvidia-smi 输出），提升可复现性与协作效率。

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