深度学习环境 | Linux下安装，卸载，查看pytorch版本

一 在Linux下安装pytorch

1 进入Linux环境以后

新建一个名为pytorch的虚拟环境，执行以下代码：

conda create -n pytorch python=3.8
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2 激活新建的pytorch虚拟环境，执行以下代码：

conda activate pytorch # conda版本较新使用这条代码
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3 使用conda安装pytorch的版本，执行以下代码：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
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这里需要说明一下：
通过上面代码安装pytorch，安装的是最新版本。如果是在服务器上配置自己的环境，那么服
务器的cuda版本我们无法改动，所以我们需要根据服务器的cuda版本下载适配的pytorch版本。
关于如何查看版本对应问题，附上pytorch的官网地址，上面有对应cuda的pytorch版本：

Start Locally | PyTorch

进入官网，点击install previous versions of pytorch

查看不同的CUDA版本对应的各个版本的pytorch

可以理解从某种意义来说 每一个环境可以有自己的cuda版本

二、 在Linux下卸载pytorch

1. 首先需要进入之前创建的名为pytorch的虚拟环境，执行如下代码：

conda activate pytorch *# conda版本较新使用这条代码*
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2. 使用conda 卸载pytorch

conda uninstall pytorch
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3 最后退出虚拟环境，执行以下代码：

conda deactivate # conda版本较新使用这条代码
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查看cuda版本有四种方法

一 nvidia-smi 输出12.1

二 nvcc -V 输出10.1

三 ls -l /usr/local | grep cuda 输出11.4

目前来 前三种输出的cuda版本都不准确

根据第四条，看来cuda 版本是可以根据环境不同安装不同的cuda版本的

四 直接python输出

根据环境不同而不同

import torch

print(torch.__version__)  # 查看torch当前版本号
print(torch.version.cuda)  # 编译当前版本的torch使用的cuda版本号
print(torch.cuda.is_available())  # 查看当前cuda是否可用于当前版本的Torch，如果输出True，则表示可用

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到底是哪一个为cuda版本？？？

只是目前来看，太低的版本显卡太高级不支持，报错

NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 compute_37.
If you want to use the NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/

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收集其他版本不匹配的情况