So installieren Sie PyTorch mit NVIDIA GPU/CUDA-Beschleunigungsunterstützung unter Debian 12

PyTorch kann die KI/ML-Anwendungen mithilfe einer NVIDIA-GPU über die NVIDIA CUDA-Bibliothek nativ beschleunigen, genau wie TensorFlow.

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie PyTorch mit NVIDIA GPU/CUDA-Beschleunigungsunterstützung unter Debian 12 „Bookworm“ installieren.

Inhaltsthema:

1. Installieren der NVIDIA GPU-Treiber unter Debian 12
2. NVIDIA CUDA unter Debian 12 installieren
3. Installieren von Python 3 PIP und Python 3 Virtual Environment (venv) unter Debian 12
4. Erstellen einer virtuellen Python 3-Umgebung für PyTorch
5. Upgrade von Python 3 PIP auf die neueste Version in der virtuellen Python 3 PyTorch-Umgebung
6. Installation von PyTorch mit NVIDIA GPU/CUDA-Beschleunigungsunterstützung unter Debian 12
7. Aktivieren der virtuellen Umgebung von PyTorch Python 3
8. Auf PyTorch zugreifen und prüfen, ob NVIDIA GPU/CUDA-Beschleunigung verfügbar ist
9. Abschluss

Installieren der NVIDIA GPU-Treiber unter Debian 12

Damit die PyTorch NVIDIA GPU/CUDA-Beschleunigung funktioniert, müssen Sie Folgendes tun Installieren Sie die NVIDIA GPU-Treiber unter Debian 12 . Wenn Sie Hilfe bei der Installation der NVIDIA GPU-Treiber auf Ihrem Debian 12-System benötigen, wenden Sie sich an uns. Lesen Sie diesen Artikel .

NVIDIA CUDA unter Debian 12 installieren

Damit die PyTorch NVIDIA GPU/CUDA-Beschleunigung unter Debian 12 funktioniert, müssen Sie Folgendes tun Installieren Sie NVIDIA CUDA unter Debian 12 . Wenn Sie Hilfe bei der Installation von NVIDIA CUDA auf Ihrem Debian 12-System benötigen, Lesen Sie diesen Artikel .

Installieren von Python 3 PIP und Python 3 Virtual Environment (venv) unter Debian 12

Um PyTorch unter Debian 12 zu installieren, müssen Python 3 PIP und die virtuelle Python-Umgebung (venv) installiert sein.

Aktualisieren Sie zunächst den APT-Paket-Repository-Cache mit dem folgenden Befehl:

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Python 3 PIP und die virtuelle Python 3-Umgebung (venv) zu installieren:

Um die Installation zu bestätigen, drücken Sie „Y“ und dann drücken .

Python 3 PIP und Python 3 venv werden installiert. Es dauert eine Weile, bis es fertig ist.

Zu diesem Zeitpunkt sollten Python 3 PIP und Python 3 venv installiert sein.

Erstellen einer virtuellen Python 3-Umgebung für PyTorch

Die Standardpraxis für die Installation der Python-Bibliotheken unter Debian 12 besteht darin, sie in einer virtuellen Python-Umgebung zu installieren, damit sie die Python-Pakete/Bibliotheken des Systems nicht beeinträchtigen.

Um eine neue virtuelle Python 3-Umgebung für PyTorch im Verzeichnis „/opt/pytorch“ zu erstellen, führen Sie den folgenden Befehl aus:

Upgrade von Python 3 PIP auf die neueste Version in der virtuellen Python 3 PyTorch-Umgebung

Um Python 3 PIP auf die neueste Version in der virtuellen Python 3-Umgebung „/opt/pytorch“ zu aktualisieren, führen Sie den folgenden Befehl aus:

Installation von PyTorch mit NVIDIA GPU/CUDA-Beschleunigungsunterstützung unter Debian 12

Damit die PyTorch NVIDIA GPU/CUDA-Beschleunigung funktioniert, müssen Sie die richtige Version von PyTorch installieren, die die NVIDIA CUDA-Treiberversion unterstützt, die Sie auf Ihrem Debian 12-System installiert haben. Zum Zeitpunkt des Verfassens dieses Artikels unterstützt PyTorch die NVIDIA CUDA-Treiberversionen 11.8 und 12.1. Aktualisierte Informationen zu den von PyTorch unterstützten NVIDIA CUDA-Treiberversionen finden Sie unter Schauen Sie sich die offizielle Website von PyTorch an .

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die NVIDIA CUDA-Treiberversion zu überprüfen, die Sie auf Ihrem Debian 12-System installiert haben. Wie Sie sehen, haben wir NVIDIA CUDA Version 11.8 auf unserem Debian 12-System installiert.

Um PyTorch mit NVIDIA CUDA 11.8-Unterstützung in der virtuellen PyTorch Python 3-Umgebung zu installieren, führen Sie den folgenden Befehl aus:

Um PyTorch mit NVIDIA CUDA 12.1-Unterstützung in der virtuellen PyTorch Python 3-Umgebung zu installieren, führen Sie den folgenden Befehl aus:

PyTorch wird in der virtuellen Umgebung von PyTorch Python 3 installiert. Es dauert eine Weile, bis es fertig ist.

Zu diesem Zeitpunkt sollte PyTorch in der virtuellen Umgebung von PyTorch Python 3 installiert sein

Aktivieren der virtuellen Umgebung von PyTorch Python 3

Um die virtuelle PyTorch-Python-Umgebung „/opt/pytorch“ zu aktivieren, führen Sie den folgenden Befehl aus:

Die virtuelle Umgebung von PyTorch Python 3 sollte aktiviert sein.

Auf PyTorch zugreifen und prüfen, ob NVIDIA GPU/CUDA-Beschleunigung verfügbar ist

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die interaktive Python 3-Shell zu öffnen:

Die interaktive Python 3-Shell sollte geöffnet sein.

Importieren Sie zunächst PyTorch mit der folgenden Codezeile:

Um die von Ihnen installierte PyTorch-Version zu überprüfen, führen Sie die folgende Codezeile aus. Wie Sie sehen können, verwenden wir PyTorch 2.1.0 mit NVIDIA CUDA 11.8-Beschleunigungsunterstützung (cu118).

Um zu überprüfen, ob PyTorch Ihre NVIDIA-GPU für die NVIDIA-CUDA-Beschleunigung nutzen kann, können Sie auch die folgende Codezeile ausführen. Wenn NVIDIA CUDA-Unterstützung verfügbar ist, wird „True“ gedruckt.

Wenn auf Ihrem Computer mehrere GPUs installiert sind, können Sie mit der folgenden Codezeile überprüfen, wie viele GPUs PyTorch verwenden kann. Wie Sie sehen, haben wir die NVIDIA GPU (RTX 4070) auf unserem Debian 12-System installiert.

Um die interaktive Python-Shell zu verlassen, führen Sie die folgende Codezeile aus:

Abschluss

In diesem Artikel haben wir Ihnen gezeigt, wie Sie Python 3 PIP und die virtuelle Python 3-Umgebung (venv) unter Debian 12 installieren. Wir haben Ihnen auch gezeigt, wie Sie eine virtuelle Python 3-Umgebung für PyTorch unter Debian 12 erstellen und wie Sie PyTorch mit NVIDIA CUDA installieren 11.8- und 12.1-Beschleunigungsunterstützung auch unter Debian 12. Abschließend haben wir Ihnen gezeigt, wie Sie die virtuelle Python-Umgebung von PyTorch aktivieren und unter Debian 12 auf PyTorch zugreifen.