一、問題描述

按照pytorch官網(wǎng)安裝pytorch GPU版本，結(jié)果卻是CPU版本。

我的倔脾氣，嘿！反反復復安裝、卸載個五、六、七、八 遍。才意識到再操作一遍也是一樣的結(jié)果。

二、網(wǎng)上解決方案羅列【此節(jié)為反面方案羅列?。?！】

還是上網(wǎng)搜索：

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，遇到和我同樣問題的還不少。

我發(fā)現(xiàn)大家的解決辦法不相同，大致如下：

解決方案一：卸載pytorch-mutex

解決方案二：卸載cpuonly

解決方案三：卸載numpy,哦呵…

如果繼續(xù)往下看，你或許明白上面的方案的確能解決問題。但是，這種神秘性以及某種被約束的感覺真的不是太好。上面這些方案，其實就是瞎貓碰上死耗子?。?！ 他們能起作用本身就是一個BUG。

程序員的詭異操作，寫的代碼莫名其妙運行起來了。。

想知道這個問題產(chǎn)生的根本原因以及根本解決方案，那么請繼續(xù)跟著我一起往下看吧…

三、發(fā)現(xiàn)的根本原因[獨家]

3.1 pytorch文件命名格式

首先介紹一個pytorch的文件名的普通命名格式。

一個在python=3.7conda 環(huán)境下，cudatoolkit=10.1版本的pytorch=1.7.0的文件名為：pytorch-1.7.0-py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0.tar.bz2。

一個在python=3.7conda 環(huán)境下，CPU版本的pytorch=1.7.0的文件名為pytorch-1.7.0-py3.7_cpu_0.tar.bz2。

從上可以看出，不同的python版本，GPU/CPU，若是GPU版本，則cudatoolkit的版本，再加上pytorch的版本，唯一指定一個pytorch安裝文件。

明白這個，我們再繼續(xù)往下。

3.2 問題的根本原因：找不到對應GPU版本的pytorch文件，所以conda就用CPU替代了=v=

先說一下問題產(chǎn)生的根本原因：指定某一版本cudatoolkit下的指定版本的pytorch不在源（國內(nèi)conda鏡像源或因外源）中，導致某一版本cudatoolkit下的指定版本的pytorch無法被conda install找到，然而不湊巧的是，源中卻有指定版本的pytorch，不過它是CPU版本。那么，conda install這個小機靈鬼自作主張的替你安裝了這個版本。結(jié)果就是，你覺得明明安裝的是GPU版pytorch，可是像是有種神秘力量讓你最終得到的總是cpu版pytorch。

例子1：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

-c pytorch是指在官方源里找?guī)?。此時，如果conda官方源里沒有（或者由于網(wǎng)絡問題無法訪問官方源）cudatoolkit=11.3對應的GPU版pytorch，而此時conda install又找到一個CPU版的pytorch，那么結(jié)果是，它給你安裝了這個cpu版的pytorch。

例子2：

conda create -n pytorch-GPU python=3.7 # 創(chuàng)建一個python3.7的conda環(huán)境
conda activate pytorch-GPU # 進入該conda環(huán)境
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 換conda源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 換conda源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ # 換conda源
conda install cudatoolkit=10.0 -c http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ # 安裝 cuda
conda install cudnn=7.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/ # 安裝cudnn
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8 cudatoolkit=10.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/# 安裝pytorch

我想通過國內(nèi)的鏡像源來安裝cudatoolkit=10.0版本的pytorch==1.7.0，結(jié)果我發(fā)現(xiàn)安裝的還是cpu版本。我在https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/上發(fā)現(xiàn)，原來鏡像源里根本沒這個文件。于是，conda install這個小機靈鬼又自作主張的給我裝了cpu版本的文件pytorch-1.7.0-py3.7_cpu_0.tar.bz2，它給我裝的文件python版本相同，pytorch版本相同，唯一不同的就是CPU/GPU。

此處需要指出，若采用官方命令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch，安裝的是pytorch==1.4.0版本,此版本在from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast時會報錯from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast。網(wǎng)上說是1.4版本太低，換1.7就好了。

3.3 解決方案

我們安裝前先要確定源中是否真的有我們組合出來的版本，[python|cudatoolkit|pytorch]這三個版本不同的組合，真的不一定有。

例如，我發(fā)現(xiàn)根本沒有滿足python=3.7，cudatoolkit=10.0以及pytorch=1.7.0的版本，但是在鏡像源中，我發(fā)現(xiàn)有python=3.7，cudatoolkit=10.1以及pytorch=1.7.0的版本，于是用以下命令安裝：

conda create -n pytorch-GPU python=3.7 # 創(chuàng)建一個python3.7的conda環(huán)境
conda activate pytorch-GPU # 進入該conda環(huán)境
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 換conda源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 換conda源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ # 換conda源
conda install cudatoolkit=10.1 -c http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ # 安裝 cuda
conda install cudnn=7.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/ # 安裝cudnn
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8 cudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/# 安裝pytorch

仔細看下圖的倒數(shù)第5行，我們發(fā)現(xiàn)，conda install找到對應的gpu版本，此時，它便不好去自作主張了，乖乖地給我安裝gpu版本吧。

到此這篇關于conda安裝GPU版pytorch默認卻是cpu版本的文章就介紹到這了,更多相關安裝pytorch gpu會默認安裝cpu內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！ 

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