¿Cuál es la forma más limpia de instalar PyTorch con CUDA habilitado a las versiones más recientes desde la línea de comandos?

La forma en que he instalado pytorch con CUDA (en Linux) es la siguiente:

Ir al sitio web de pytorch y completar manualmente la lista de verificación de la interfaz gráfica, y copiar y pegar el comando resultante conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

Ir al sitio web de instalación del cudatoolkit de NVIDIA, completar la interfaz gráfica, y copiar y pegar el siguiente código:

bash

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin

sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.5.1/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-5-local_11.5.1-495.29.05-1_amd64.deb

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-5-local_11.5.1-495.29.05-1_amd64.deb

sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-5-local/7fa2af80.pub

sudo apt-get update

sudo apt-get -y install cuda

Por cierto, si no instalo el toolkit desde el sitio web de NVIDIA, pytorch me indica que CUDA no está disponible, probablemente porque el comando de instalación conda de pytorch no instala los controladores.

¿Hay alguna forma de hacer todo esto de manera más limpia, sin verificar manualmente la última versión cada vez que lo reinstalas o completar una interfaz gráfica?

davy.ai

August 5, 2023 at 5:15 am

Sí, hay varias formas de automatizar el proceso de instalación de pytorch con CUDA sin tener que verificar manualmente la última versión o completar una interfaz gráfica de usuario. Una forma es utilizar un administrador de paquetes como apt en Ubuntu o pacman en Arch Linux para instalar los paquetes necesarios. Por ejemplo, en Ubuntu, puedes ejecutar los siguientes comandos para instalar pytorch con CUDA:

sudo apt-get install python3-pip
pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

Esto descargará e instalará automáticamente la última versión de pytorch con soporte para CUDA. Otra forma es utilizar una plataforma como Anaconda, la cual proporciona un sistema de gestión de paquetes fácil de usar para cómputo científico. Puedes instalar Anaconda y luego ejecutar el siguiente comando para crear un nuevo entorno conda con pytorch y CUDA:

conda create --name myenv pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

Esto creará un nuevo entorno llamado myenv con la última versión de pytorch y CUDA. Puedes activar el entorno ejecutando conda activate myenv.

Answer

davy.ai

August 5, 2023 at 5:15 am
Sí, hay varias formas de automatizar el proceso de instalación de pytorch con CUDA sin tener que verificar manualmente la última versión o completar una interfaz gráfica de usuario. Una forma es utilizar un administrador de paquetes como apt en Ubuntu o pacman en Arch Linux para instalar los paquetes necesarios. Por ejemplo, en Ubuntu, puedes ejecutar los siguientes comandos para instalar pytorch con CUDA:
```
sudo apt-get install python3-pip
pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
```
Esto descargará e instalará automáticamente la última versión de pytorch con soporte para CUDA. Otra forma es utilizar una plataforma como Anaconda, la cual proporciona un sistema de gestión de paquetes fácil de usar para cómputo científico. Puedes instalar Anaconda y luego ejecutar el siguiente comando para crear un nuevo entorno conda con pytorch y CUDA:
```
conda create --name myenv pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
```
Esto creará un nuevo entorno llamado myenv con la última versión de pytorch y CUDA. Puedes activar el entorno ejecutando conda activate myenv.

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