PyTorch può accelerare le applicazioni AI/ML utilizzando una GPU NVIDIA tramite la libreria NVIDIA CUDA in modo nativo, proprio come TensorFlow.
In questo articolo, ti mostreremo come installare PyTorch con il supporto dell'accelerazione NVIDIA GPU/CUDA su Debian 12 'Bookworm'.
Argomento dei contenuti:
- Installazione dei driver GPU NVIDIA su Debian 12
- Installazione di NVIDIA CUDA su Debian 12
- Installazione di Python 3 PIP e Python 3 Virtual Environment (venv) su Debian 12
- Creazione di un ambiente virtuale Python 3 per PyTorch
- Aggiornamento di Python 3 PIP alla versione più recente nell'ambiente virtuale Python 3 PyTorch
- Installazione di PyTorch con supporto per l'accelerazione NVIDIA GPU/CUDA su Debian 12
- Attivazione dell'ambiente virtuale PyTorch Python 3
- Accesso a PyTorch e verifica se l'accelerazione NVIDIA GPU/CUDA è disponibile
- Conclusione
Installazione dei driver GPU NVIDIA su Debian 12
Affinché l'accelerazione GPU/CUDA NVIDIA di PyTorch funzioni, è necessario installa i driver GPU NVIDIA su Debian 12 . Se hai bisogno di assistenza per l'installazione dei driver GPU NVIDIA sul tuo sistema Debian 12, leggi questo articolo .
Installazione di NVIDIA CUDA su Debian 12
Affinché l'accelerazione GPU/CUDA NVIDIA PyTorch funzioni su Debian 12, è necessario installa NVIDIA CUDA su Debian 12 . Se hai bisogno di assistenza per l'installazione di NVIDIA CUDA sul tuo sistema Debian 12, leggi questo articolo .
Installazione di Python 3 PIP e Python 3 Virtual Environment (venv) su Debian 12
Per installare PyTorch su Debian 12, è necessario che siano installati Python 3 PIP e l'ambiente virtuale Python (venv).
Innanzitutto, aggiorna la cache del repository del pacchetto APT con il seguente comando:
$ sudo aggiornamento adeguato 
Per installare Python 3 PIP e l'ambiente virtuale Python 3 (venv), esegui il comando seguente:
$ sudo adatto installare python3-pip python3-venv python3-dev Per confermare l'installazione, premere “Y” e poi premere
Python 3 PIP e Python 3 venv sono in fase di installazione. Ci vuole un po' di tempo per completarlo.
A questo punto dovrebbero essere installati Python 3 PIP e Python 3 venv.
Creazione di un ambiente virtuale Python 3 per PyTorch
La pratica standard per installare le librerie Python su Debian 12 è installarle in un ambiente virtuale Python in modo che non interferiscano con i pacchetti/librerie Python del sistema.
Per creare un nuovo ambiente virtuale Python 3 per PyTorch nella directory '/opt/pytorch', esegui il comando seguente:
$ sudo python3 -M venv / optare / pittorciaAggiornamento di Python 3 PIP alla versione più recente nell'ambiente virtuale Python 3 PyTorch
Per aggiornare Python 3 PIP alla versione più recente nell'ambiente virtuale Python 3 “/opt/pytorch”, esegui il seguente comando:
$ sudo / optare / pittorcia / bidone / pip3 installare --aggiornamento pip 
Installazione di PyTorch con supporto per l'accelerazione NVIDIA GPU/CUDA su Debian 12
Affinché l'accelerazione GPU/CUDA NVIDIA PyTorch funzioni, è necessario installare la versione corretta di PyTorch che supporti la versione del driver NVIDIA CUDA installata sul sistema Debian 12. Al momento in cui scrivo, PyTorch supporta le versioni del driver NVIDIA CUDA 11.8 e 12.1. Per informazioni aggiornate sulle versioni dei driver NVIDIA CUDA supportate da PyTorch, controlla il sito ufficiale di PyTorch .
Per verificare la versione del driver NVIDIA CUDA installata sul tuo sistema Debian 12, esegui il comando seguente. Come puoi vedere, abbiamo NVIDIA CUDA versione 11.8 installata sul nostro sistema Debian 12.
$ nvcc --versione 
Per installare PyTorch con il supporto NVIDIA CUDA 11.8 sull'ambiente virtuale PyTorch Python 3, esegui il comando seguente:
$ sudo / optare / pittorcia / bidone / pip3 installare torcia torchvision torchaudio --index-url https: // download.pytorch.org / whl / con 118Per installare PyTorch con il supporto NVIDIA CUDA 12.1 sull'ambiente virtuale PyTorch Python 3, esegui il comando seguente:
$ sudo / optare / pittorcia / bidone / pip3 installare torcia torchvision torchaudioPyTorch viene installato nell'ambiente virtuale PyTorch Python 3. Ci vuole un po' di tempo per completarlo.
A questo punto, PyTorch dovrebbe essere installato nell'ambiente virtuale PyTorch Python 3
Attivazione dell'ambiente virtuale PyTorch Python 3
Per attivare l'ambiente virtuale PyTorch Python “/opt/pytorch”, esegui il seguente comando:
$ . / optare / pittorcia / bidone / attivareL'ambiente virtuale PyTorch Python 3 dovrebbe essere attivato.
Accesso a PyTorch e verifica se l'accelerazione NVIDIA GPU/CUDA è disponibile
Per aprire la shell interattiva Python 3, esegui il comando seguente:
$ python3La shell interattiva Python 3 dovrebbe essere aperta.
Innanzitutto, importa PyTorch con la seguente riga di codice:
$ torcia di importazione 
Per verificare la versione di PyTorch installata, esegui la seguente riga di codice. Come puoi vedere, stiamo eseguendo PyTorch 2.1.0 con il supporto dell'accelerazione NVIDIA CUDA 11.8 (cu118).
$ torcia.__versione__ 
Per verificare se PyTorch è in grado di utilizzare la tua GPU NVIDIA per l'accelerazione NVIDIA CUDA, puoi eseguire anche la seguente riga di codice. Se il supporto NVIDIA CUDA è disponibile, verrà stampato 'True'.
$ torch.cuda.is_available ( )Se sul tuo computer sono installate più GPU, puoi verificare il numero di GPU che PyTorch può utilizzare con la seguente riga di codice. Come puoi vedere, abbiamo la GPU NVIDIA (RTX 4070) installata sul nostro sistema Debian 12.
$ torcia.cuda.device_count ( )Per uscire dalla shell interattiva Python, eseguire la seguente riga di codice:
$ esentato ( )Conclusione
In questo articolo, ti abbiamo mostrato come installare Python 3 PIP e l'ambiente virtuale Python 3 (venv) su Debian 12. Ti abbiamo anche mostrato come creare un ambiente virtuale Python 3 per PyTorch su Debian 12 e come installare PyTorch con NVIDIA CUDA Supporto per l'accelerazione 11.8 e 12.1 anche su Debian 12. Infine, ti abbiamo mostrato come attivare l'ambiente virtuale PyTorch Python e accedere a PyTorch su Debian 12.