cuda12.2 linux gpu torch环境记录

环境问题：

首先在虚拟环境conda安装GPU的pytorch环境，

首先，先查看服务器CUDA 版本：nvcc --version

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Aug_15_22:02:13_PDT_2023
Cuda compilation tools, release 12.2, V12.2.140
Build cuda_12.2.r12.2/compiler.33191640_0

显示是12.2的版本，然后去官网查看相对应的安装GPUpytorch的命令。链接：https://pytorch.org/

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

安装以后查看是否成功

import torch
# 检查是否有可用的GPU  
if torch.cuda.is_available():  
    print("CUDA is available! Training on GPU ...")  
    print('GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))  
else:  
    print("CUDA is not available. Training on CPU ...")